03Aug

Goldman Sachs ve la actividad de IA estabilizándose: un 84% de las compañías del índice ha batido su previsión de beneficio y un 72% gana más que hace un año. La caída en Bolsa vino de fondos deshaciendo posiciones prestadas, por lo que comprar la caída tiene respaldo siempre que el inversor sea selectivo.

Miguel Ángel Valero

Los datos del Informe Tendencias Digitales 2026 en el sector asegurador del Radar Digital Mutualidad muestran las luces y las sombras de la implantación de la inteligencia artificial (IA) en España. En esto el seguro no se diferencia de otros sectores, como el financiero. El 76% de las aseguradoras ha implantando la IA generativa (GenAI) al menos a una función del negocio. Y el 46% está invirtiendo en iniciativas de GenAI

Pero el 77% de los directivos reconoce que su plantilla todavía no estás preparada para trabajar con GenAI. De hecho, el 27% de las aseguradoras tiene activos programas de formación para sus empleados.

El 83% usa la IA para gestionar mejor los datos, conscientes de que el 71% de los clientes demandan ofertas personalizadas basadas en datos precios y actuales.

La automatización está evolucionando rápidamente dentro del sector asegurador. Lo que comenzó aplicándose a tareas repetitivas se extiende ahora a procesos cada vez más complejos, donde la combinación de automatización e IA ayuda a ganar agilidad, reducir errores y mejorar la calidad del servicio. Esta transformación ya se aprecia en ámbitos como la gestión de siniestros, la administración de pólizas o la atención al cliente. La tecnología permite simplificar procesos, optimizar recursos y facilitar que los profesionales dediquen más tiempo a actividades que requieren conocimiento, criterio y capacidad de decisión.

La automatización (el 60% de las aseguradoras ya invierte en ella) permite reducir hasta un 40% del trabajo manual en determinadas tareas, con el consiguiente ahorro de costes. La automatización apoyada por IA alcanza un 99% de precisión en entornos de producción, frente al 85% de la tradicional. La incorporación de IA en los procesos automatizados mejora la productividad de los empleados en un 59% y reduce los errores manuales hasta un 67%.

Pablo López-Aranguren, responsable de Innovación Digital de Mutualidad, señala que “La automatización ya no se limita a tareas repetitivas. Pero la regla no cambia: estandarizar y digitalizar antes de automatizar, para que la tecnología resuelva lo repetible y las personas se ocupen de lo que exige criterio”.

La incorporación de la automatización inteligente y la robótica de procesos (RPA) está modificando la manera en que las aseguradoras organizan su actividad. Automatizar ya no significa únicamente ejecutar una tarea con mayor rapidez, implica revisar procesos completos para hacerlos más eficientes, ofrecer un mejor servicio al cliente y reforzar la capacidad de las organizaciones para generar valor de forma sostenida.

El sector vaticina que el 30% de las transacciones de seguros en 2028 se realizarán mediante ecosistemas integrados, hasta el punto de que el 70% de las compañías exploran alianzas con otros sectores dentro de sus prioridades estratégicas para este año.

Mintos: la automatización facilita la desconexión en la inversión

En verano, el verdadero lujo no es solo desconectar: es poder hacerlo sin sentir que hay que revisar la cartera cada mañana. Los organismos reguladores advierten de que la volatilidad de los mercados puede aumentar el riesgo de tomar decisiones financieras impulsivas durante periodos de desconexión. Entonces, ¿qué significa realmente invertir sin tener que estar pendiente constantemente de los mercados? En un momento en el que el ahorro de los hogares españoles se situó en el 11,3% en el primer trimestre de 2026, según el Instituto Nacional de Estadística (INE), cada vez cobra más relevancia cómo invertir sin que ello implique vivir conectado al móvil u ordenador.

El contexto también invita a la reflexión ya que según un informe de ESMA (organismo regulador y supervisor de los mercados financieros de la UE), la complejidad de la información y la presión digital siguen siendo barreras relevantes para el inversor minorista, mientras que la CNMV (Comisión Nacional del Mercado de Valores) advierte de que el estrés de mercado puede elevar el riesgo de decisiones impulsivas. Precisamente cuando más queremos desconectar, el exceso de información y la volatilidad pueden empujar a tomar decisiones poco racionales que puedan perjudicar nuestro patrimonio y estabilidad financiera.

"Creemos que este escenario abre un tema de actualidad interesante que es cómo está cambiando la forma de invertir y por qué cada vez más personas buscan estrategias que les permitan mantener el rumbo sin tener que supervisar constantemente los mercados", señalan en Mintos. Desde la plataforma que permite invertir en préstamos, bonos y otros activos desde un mismo lugar, observan una tendencia clara hacia la automatización, la diversificación y las estrategias de largo plazo. De hecho, los datos de la plataforma muestran que el 72,5% de sus inversores españoles ya utiliza estrategias automatizadas para gestionar sus carteras, un dato que apunta a un creciente interés por una forma de inversión más cercana al concepto “set-and-forget”, establecer una estrategia y no tener que intervenir constantemente. 

Más allá de la tecnología, el cambio responde a una nueva mentalidad: dejar de entender la inversión como una actividad que exige reaccionar a cada movimiento del mercado y apostar por una gestión más disciplinada y menos emocional, especialmente en periodos como las vacaciones. 

Goldman Sachs: el 72% de las empresas de IA ganan más que en 2025

Con la temporada de presentación de resultados casi cerrada, Goldman Sachs ve la actividad de IA estabilizándose. Los resultados aguantan: un 84% de las compañías del índice ha batido su previsión de beneficio y un 72% gana más que hace un año. La caída en Bolsa vino de fondos deshaciendo posiciones prestadas. La diferencia importa. Si el problema es posicionamiento, el precio vuelve cuando termina la venta forzada. Si fueran los fundamentales, no habría suelo hasta que las cuentas lo pusieran. Con un 84% de sorpresas positivas, comprar la caída tiene respaldo. Pero el mes en que Amazon firmó su mejor día en 14 años, Apple se dejó casi un 10%, lo que recuerda al inversor la necesidad de ser selectivo.

Por otra parte, NXP negocia la compra de un diseñador de chips de cámara para conducción autónoma por más de 3.000 millones$. La consolidación de semiconductores ya no va solo de IA: el chip de automoción se posiciona antes de que llegue su ciclo. Atención al resto de la cadena europea, que tiene los mismos deberes pendientes.

Mientras, el regulador de seguridad vial estadounidense abre investigación preliminar sobre 1,2 millones de coches de Tesla por fallos en la suspensión que pueden hacer perder el control de la dirección. Si esa investigación preliminar termina en llamada a revisión, Elon Musk se puede encontrar con un gran problema, precisamente cuando la tesis del valor de la empresa descansa en el robotaxi.

La FTC aprueba la fusión de SkyWater Technology por parte de IonQ por 1.800 millones$, pese a que los propios responsables de la agencia discreparon sobre si poner condiciones. Que una cuántica se compre su propia fábrica dice mucho, la capacidad de producción escasea tanto que ya sale más a cuenta comprar planta que alquilarla.

31Jul

La empresa fabricante de robots humanoides cotizará en Shanghai el 10 de agosto, pese al mal momento de las tecnológicas chinas, y quiere captar 6.200 millones$.

Miguel Ángel Valero

Las tecnológicas se animan con los resultados. Amazon registra una aceleración de los ingresos de su división de computación en la nube por quinto trimestre consecutivo, aliviando los temores sobre la rentabilidad de las fuertes inversiones destinadas a satisfacer la creciente demanda de inteligencia artificial (IA). El mercado no se inmuta por las advertencias de Apple sobre que la escasez de componentes afectará a sus previsiones de ventas.

Thomas Monteiro, analista senior en Investing.com, destaca el crecimiento significativo de este trimestre en todos los rincones de la operación, incluyendo el margen de AWS y los ingresos por chips, que pone finalmente a Amazon a la ofensiva en el capex de la inteligencia artificial (IA). AWS creció a su ritmo más rápido en 18 trimestres (37%, hasta 42.200 millones), y lo hizo mientras expandía márgenes en lugar de sacrificarlos, con los negocios de IA y chips personalizados corriendo ahora cada uno por encima de un ritmo anual de 25.000 millones$. Después de un período en el que los inversores cuestionaban si el gasto alguna vez se reflejaría en los resultados, éste es el trimestre en el que claramente lo hizo.

Igual de importante, la trayectoria está mejorando en la dirección que le importa al mercado. El ingreso operativo subió de forma significativa y, más importante aún, la guía del tercer trimestre apunta a un crecimiento de aproximadamente 40% de nuevo, por lo que la utilidad se sigue componiendo incluso mientras el gasto en infraestructura sube. Ése es exactamente el escenario que los inversores buscan en este momento, con el capex de IA subiendo en toda la industria y las tasas subiendo a lo largo de la curva.

La diferencia con sus pares es que Amazon se está ganando el derecho a seguir gastando. Mientras otros les piden a los inversores que confíen en que el retorno llegará, Amazon lo demostró este trimestre, con el crecimiento de la nube, la utilidad de la nube y los ingresos por chips apuntando todos en la misma dirección. Mientras AWS siga acelerando y los márgenes se sostengan, el mercado parece dispuesto a financiar la expansión, incluso con el flujo de caja libre en rojo.

Apple se marcó un trimestre de matrícula: facturó 109.420, un 16,4% más, ganó 2,02$ por acción, con un iPhone disparado un 21,7% y los Mac un 28,7%. Pero los servicios flojearon y la acción cayó un 4 por ciento tras el cierre. La historia de Apple sigue siendo generación de efectivo sin el enorme peso del capex de IA que enfrenta la competencia, y eso se notó en la mayoría de las partes de la operación. A medida que el mercado se preocupa más por la trayectoria del flujo de caja libre en otras partes de las Big Tech, Apple sigue destacando como el refugio seguro en medio de la tormenta. Esa fortaleza se vio ayudada por una reaceleración en China, con un alza de 22% en el trimestre, y por las partes del negocio donde el poder de fijación de precios todavía cuenta, como el iPhone premium y Mac, donde los precios más altos se mantienen sin afectar la demanda.

Servicios también marcó un récord, aunque la mezcla está cambiando silenciosamente por debajo del titular, con un debilitamiento de la App Store cada vez más compensado por fuentes de mayor crecimiento y margen más alto, como iCloud, AppleCare y publicidad. Eso podría ser más importante que el hecho de no cumplir con las expectativas.

Sin embargo, a pesar del crecimiento significativo en la mayoría de los rincones de la operación, los márgenes brutos son un poco complicados. El resultado titular de 50.1% se ve favorecido por aproximadamente 2 puntos gracias a reembolsos de aranceles, lo que significa que el margen subyacente está más cerca de 48%, esencialmente en línea con la guía, incluso con el fantástico crecimiento en ventas.

De cara al futuro, la trayectoria se divide en dos. En efectivo, Apple sigue en una liga aparte, con un capex de menos de 7.000 millones$ en nueve meses frente a un flujo de caja operativo récord, que es exactamente la razón por la que su flujo de caja libre luce tan limpio junto a sus pares, que ahora operan en negativo. En márgenes, el panorama es más difícil, ya que el aumento en los costos de memoria es el verdadero obstáculo para los próximos trimestres y el beneficio arancelario no se repetirá. El contrapeso es el precio, con el lanzamiento del iPhone de septiembre y nuevos aumentos de precio que se espera ayuden a amortiguar el golpe.

Lam Research sube un 18% en Bolsa, demostrando que los equipos para fabricar chips siguen volando. Gana 1,82$ por acción con 6.720 millones de facturación, por encima de lo esperado.

China: el peor mes en una década, pero Unitree debutará el 10 de agosto

La situación de las tecnológicas en EEUU contrasta con la de las chinas. La Bolsa china firma su peor mes en una década. El CSI 300 se deja un 8,6% en julio, la mayor caída mensual desde enero de 2016, y el índice de IA, otro 5,8%. Las tecnológicas chinas perdieron 34.000 millones$ de capitalización en una sesión.

Pese a ello, Unitree Robotics fija el 10 de agosto la suscripción de su salida a Bolsa en Shanghái, valorada en 42.000 millones de yuanes. Casi nadie gana dinero con los robots humanoides. La empresa china, sí, y quiere que el mercado le ponga precio. Coloca 40,45 millones de acciones nuevas, un 10% del capital ampliado, con libro el 5 de agosto y precio el 6. Busca 4.200 millones de yuanes sobre una valoración de 42.000 millones, unos 6.200 millones$. En 2025 facturó 1.700 millones de yuanes y ganó 591 millones ajustados. Su rival UBTech ingresó 2.000 millones y perdió dinero. El resultado de esta IPO (OPV) tendrá un efecto inmediato en todo el sector de la robótica a nivel mundial. Esta colocación fija el múltiplo de referencia de toda la robótica cotizada. Si sale caro, se recalifica el sector. Si el debut se cae, la ventana de salidas a bolsa de la IA asiática se cierra.

UBS: exposición selectiva a seminconductores y a tecnología defensiva

Los últimos resultados de las hyperscalers apuntan a un fuerte gasto de capital (capex) a corto plazo y a tendencias de monetización alentadoras. Sin embargo, la presión sobre los flujos de caja podría derivar en una ralentización del capex más allá del próximo año. "Creemos que la oportunidad de inversión en IA se ha vuelto más diferenciada, y recomendamos exposición selectiva a semiconductores y tecnología defensiva", señalan en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "Seguimos siendo constructivos respecto a la historia de crecimiento de la IA, pero creemos que los inversores deberían gestionar el riesgo de concentración ampliando su exposición hacia acciones tecnológicas defensivas. Asimismo, seguimos recomendando una asignación de acciones ampliamente diversificada que abarque distintos sectores y geografías".

30Jul

Para desarrollar una IA de confianza y no depender de los hiperescaladores de EEUU, es necesaria una infraestructura que garantice la seguridad, la transparencia y el control desde el primer momento, advierte Holger Pfister, vicepresidente para la región DACH en SUSE.

Miguel Ángel Valero

El 2 de agosto entran en vigor disposiciones clave de la AI Act en la Unión Europea, como las obligaciones de transparencia y etiquetado, así como los requisitos para los proveedores y operadores de sistemas de IA de alto riesgo. "Hoy ya no nos preguntamos si necesitamos una regulación sobre la IA, sino: ¿sobre qué infraestructura podemos aplicar de forma fiable esas normas?", señala Holger Pfister, vicepresidente para la región DACH en SUSE. Para desarrollar una IA de confianza, es necesaria una infraestructura que garantice la seguridad, la transparencia y el control desde el primer momento. Requisitos como la trazabilidad, la seguridad de los datos o la capacidad de auditoría no pueden cumplirse únicamente a nivel de la aplicación; deben estar integrados en toda la infraestructura tecnológica y de nube. Quien no controle la infraestructura difícilmente podrá cumplir de forma sostenible con las exigencias regulatorias de la IA.

Por ello, el AI Act también se convierte en un impulso para la soberanía digital y complementa la reciente propuesta legislativa presentada por la Comisión Europea: el EU Cloud and AI Development Act (CADA). En este contexto, la soberanía digital no significa aislamiento, sino libertad de elección, interoperabilidad y la capacidad de tomar decisiones tecnológicas de forma independiente y con una visión a largo plazo, en función de los propios intereses. 

Los estándares abiertos y el software de código abierto desempeñan un papel fundamental en este proceso. Aportan transparencia, evitan la dependencia de soluciones propietarias de los grandes hiperescaladores y permiten innovar sobre una base sólida y preparada para el futuro. Estas experiencias ponen de manifiesto una tendencia que va mucho más allá de proyectos concretos: el debate sobre la inteligencia artificial no puede centrarse únicamente en los modelos, las aplicaciones y la regulación. La verdadera cuestión estratégica es sobre qué infraestructura operarán las empresas europeas su IA en el futuro. Porque es precisamente ahí donde se decidirá si la innovación, el cumplimiento normativo y la resiliencia pueden ir de la mano de forma sostenible.

"Por ello, el AI Act es mucho más que una regulación. Es un mandato para construir el futuro digital de Europa sobre una base tecnológica sólida. Las infraestructuras abiertas, soberanas y resilientes para la nube y la inteligencia artificial no solo crean las condiciones necesarias para desarrollar una IA conforme a la normativa, sino que también refuerzan la capacidad de innovación, la competitividad y la independencia digital. Europa tiene la oportunidad de demostrar que la confianza y la innovación no son conceptos opuestos, sino complementarios", concluye Holger Pfister.

Substrate AI crea una Socimi para sus centros de datos e infraestructuras de IA

Substrate AI, compañía española especializada en IA y tecnologías avanzadas, anuncia la constitución de AI european infrastructure Socimi, vehículo especializado para desarrollar los proyectos de infraestructura necesarios para la expansión de su ecosistema de IA, empezando por su proyecto de Talavera de la Reina. La nueva sociedad permitirá separar la gestión de los activos inmobiliarios asociados a las infraestructuras tecnológicas del negocio operativo de IA, creando una estructura más eficiente para abordar proyectos de AI como centros de datos, instalaciones de computación avanzada y otros activos estratégicos y permitiendo la entrada de inversores interesados en aprovechar las rentabilidades que se obtienen del alquiler de estas infraestructuras de IA.

Entre los inversores de la SOCIMI se encontrará Substrate AI lo que demuestra su confianza en este nuevo vehículo que asumirá el desarrollo, adquisición, promoción y gestión de los activos inmobiliarios necesarios para la construcción de las infraestructuras, mientras que Substrate AI continuará centrando su actividad en el desarrollo tecnológico, la operación de su plataforma de inteligencia artificial y la prestación de servicios basados en IA a través de su ecosistema Serenity.

Esta SOCIMI cuenta con Gómez-Acebo & Pombo como Asesor Legal, Armanext como Asesor Registrado y Link Securities SV como entidad agente y colocador.

"Con este paso iniciamos, con un vehículo de Real State, el despliegue de la infraestructura de Substrate AI con Talavera de la Reina como proyecto insignia. Esta infraestructura dará soporte a nuestros clientes con un enfoque a la venta de tokens generados con nuestros LLM Orion, y no a la venta de computación/ hora que consideramos que no aporta valor añadido y se está convirtiendo en una commodity", apunta Lorenzo Serratosa, CEO de Substrate AI.

La constitución de la socimi representa un paso estratégico dentro del plan de expansión de Substrate AI, reforzando su apuesta por la creación de infraestructuras propias que permitan responder a la creciente demanda de capacidad de computación, almacenamiento y servicios avanzados de IA.

Fresno: la IA ahorra 5 horas de trabajo al día

La implantación de Microsoft 365 Copilot en Fresno, consultora especializada en el ámbito social que trabaja con administraciones públicas, organizaciones sociales y otros actores para impulsar la transformación social mediante estrategias, políticas públicas y proyectos innovadores basados en evidencias, ha contado con el acompañamiento de Prodware Group, multinacional europea de transformación digital y soluciones basadas en IA. Junto con Prodware, Fresno diseñó un enfoque estructurado que combinó tecnología, formación práctica y acompañamiento continuo para incorporar Microsoft 365 Copilot en los flujos de trabajo diarios.

La herramienta —que combina grandes modelos de lenguaje (LLM) con Inteligencia Artificial generativa y los datos propios de cada organización— se integró de forma nativa en aplicaciones como Word, Excel, Outlook, Teams, SharePoint y OneDrive, sin que los equipos tuvieran que cambiar de entorno de trabajo. Copilot actúa soasí como un asistente virtual que facilita la generación de contenidos, el análisis de información, la automatización de procesos y la gestión del conocimiento.

“La implantación de Microsoft 365 Copilot ha supuesto un punto de inflexión en nuestra forma de trabajar. Hemos pasado de un uso más tradicional de las herramientas digitales a integrar la IA totalmente en nuestros procesos diarios, lo que nos ha permitido ganar agilidad, mejorar la calidad de nuestro trabajo y dedicar más tiempo a las tareas que realmente aportan valor a nuestros clientes y proyectos”, explica Alia Chahin, directora de Transformación Estratégica y Sostenibilidad en Fresno.
Resultados tangibles desde la primera semana

El proyecto ha dejado resultados concretos desde el primer momento: activación del 100% de los usuarios desde la primera semana y un crecimiento del 51% en el uso de la herramienta en solo siete días, pasando de 1.409 a 2.124 prompts. El 85% de los usuarios se mantiene activo, lo que refleja una adopción sólida y sostenida en el tiempo. En el día a día, los equipos han empezado a automatizar tareas recurrentes —redacción de documentos, preparación de presentaciones, gestión del correo electrónico—, liberando tiempo para el análisis, la toma de decisiones y el desarrollo de propuestas estratégicas, con una mejora en la consistencia y calidad de los entregables. El 64% de los usuarios reporta ahorros de entre 1 y 5 horas en sus tareas diarias, especialmente en generación de contenidos (96%), búsqueda y síntesis de información (82%) y preparación de reuniones (54%). La satisfacción del cliente se sitúa por encima de 4,3 sobre 5, con un 100% de asistencia a las sesiones formativas.

Según Chus Llorente, directora general de Negocio de Prodware, “la IA no es solo una tendencia tecnológica, sino una oportunidad real para transformar la manera en que las organizaciones trabajan y generan valor. El proyecto realizado junto a Fresno es un claro ejemplo de cómo Microsoft 365 Copilot puede integrarse de forma natural en el día a día de los equipos, impulsando su productividad y facilitando una toma de decisiones más ágil y basada en información”.

Precisamente, Microsoft batió las previsiones en su cuarto trimestre fiscal con un beneficio por acción de 4,74$ e ingresos de 90.010 millones, frente a los 4,24 dólares y 87.610 millones esperados. Azure disparó sus ventas un 43%, superó los 100.000 millones anuales, y Microsoft Cloud facturó 59.300 millones, un 27% más. Satya Nadella destacó que Microsoft 365 Copilot ya supera los 30 millones de licencias de pago, mientras el mercado sigue pendiente del gasto en lA.

Meta no convence por el fuerte gasto en IA

La guía de Meta Platforms no convence ya que espera ingresos de entre 61.000 millones y 64.000 millones, por debajo de lo esperado. El beneficio neto bajó un 14% , hasta 15.800 millones, mientras los gastos se dispararon un 55%. Mark Zuckerberg defendió el fuerte gasto  y elevó el suelo del capex para 2026 hasta 130.000 millones$. Thomas Monteiro analista senior de Investing.com sobre los resultados de Meta en el T2 2026Resultados de Meta T2 2026: Thomas Monteiro, analista senior en Investing.com, subraya que "el informe de Meta repite lo que vimos con Alphabet y Tesla la semana pasada: fuerte crecimiento de ingresos, pero un gasto que crece aún más rápido. El mercado está reajustando el precio ante un deterioro en las perspectivas de flujo de caja libre, y en un entorno de mayor costo de capital, eso no cae bien".

Para poner en contexto, el pequeño flujo de caja libre positivo de este trimestre probablemente sea el pico antes de que el ciclo de inversión lo empuje a la baja, posiblemente a terreno negativo el próximo año. Incluso dejando de lado los cargos únicos legales y de indemnizaciones, los márgenes están presionados por el costo de la propia expansión, con la depreciación subiendo el  46% y el gasto en I+D subiendo el 65% por la contratación para Superintelligence, ambos creciendo más rápido que los ingresos. Las propias proyecciones de Meta coinciden, al elevar el límite inferior de su guía de gastos y ajustar levemente al alza su tasa impositiva.

La combinación de financiamiento también está cambiando, y no de forma positiva. Meta emitió casi 25.000 millones$ en deuda este trimestre y no recompró acciones, una reversión respecto a los 10.000 millones que devolvió hace un año, lo que deja que el negocio publicitario cargue con el gasto hasta que lleguen los retornos de la IA. La verdad más dura es que incluso una publicidad sólida no alcanza dado el panorama de gastos. Los ingresos crecieron el 27% con los precios subiendo el 12% gracias a una mejor segmentación con IA, pero el gasto crece todavía más rápido, por lo que el negocio central ya no logra seguirle el ritmo a la expansión que financia. "Dadas las circunstancias, no me sorprendería ver a Zuckerberg recurrir a un nuevo 'año de eficiencia', esta vez apuntando al gasto en IA", apunta el experto de Investing.com.

El software de cadena de suministro se sale del guion. Manhattan Associates se dispara un 25% en el Nasdaq tras batir objetivos de beneficios y de ingresos en el segundo trimestre y subir las previsiones de todo el año. En cambio, Vertiv, que hizo lo mismo (superar beneficios e ingresos) cae el 16%, porque el crecimiento orgánico se quedó en el 17,8% cuando se esperaba el 23,6%. En la infraestructura de IA no basta con crecer, hay que hacerlo mucho.

Dos problemas para la IA: la energía nuclear y la deuda

La industria calcula que revivir la energía nuclear y construir los reactores necesarios para satisfacer la demanda energética de la IA y de los  centros de datos exige 250.000 millones$ anuales de inversión. Es el precio que hay que pagar para que los servidores de Microsoft, Google o Amazon puedan entrenar modelos sin quedarse a oscuras ni quemar carbón. El cuello de botella de la IA ya no es conseguir los chips de Nvidia, sino encontrar dónde enchufarlos. Las tecnológicas están firmando cheques en blanco para asegurarse megavatios a décadas vista. Y claro, el dinero fluye directo hacia todo el ecosistema nuclear. Hay una fiesta montada en los proveedores del sector. Mineras de uranio, empresas de ingeniería que levantan las plantas y las utilities reguladas son las que van a cobrar esa cuenta milmillonaria.

Por otra parte, las grandes tecnológicas emiten deuda a un ritmo récord para financiar la IA y ya pagan yields cada vez más altos. Hasta hace poco, a las grandes tecnológicas les regalaban el dinero. Pero la fiesta del crédito barato se está acabando justo cuando más lo necesitan. Las gigantes de la IA están emitiendo bonos a un ritmo histórico para poder pagar sus faraónicos centros de datos. El problema es que el inversor de renta fija ya no se fía a ciegas y se ha puesto selectivo: les están exigiendo yields (rendimientos) cada vez más altos para prestarles esos miles de millones. 

El bono corporativo pide más prima de riesgo. Si financiarse cuesta más caro, el retorno final de esos mastodónticos proyectos de IA baja. Y si los números no salen, el mercado castiga a las acciones de los que más se apalancan. El coste del capital importa, y mucho. Vigila los márgenes de crédito de los grandes hyperscalers (Amazon, Microsoft, Google). Si la deuda se encarece, su margen de error en la IA se reduce al mínimo.

29Jul

Las acciones de semiconductores volvieron a caer, ya que los inversores mostraron una creciente preocupación por los riesgos de financiación vinculados al gasto en infraestructura de IA, así como por la intensificación de la competencia proveniente de China.

Miguel Ángel Valero

La inteligencia artificial (IA) está acelerando la transformación de la logística global y la gestión de las cadenas de suministro. El mercado mundial de servicios y soluciones logísticas basados en IA alcanzó los 24.000 millones$ en 2024 y se espera y que supere los 740.000 millones en 2034, con una tasa de crecimiento anual superior al 40% . Su aplicación ya permite mejorar el seguimiento de mercancías, anticipar la demanda, agilizar las comunicaciones y tomar decisiones con mayor precisión. Este avance también está modificando el trabajo en almacenes y centros logísticos, donde disminuye el peso de algunas tareas manuales y surgen nuevos perfiles y competencias, según el informe Where talent and technology collide: how AI is shaping the future oflogistics  de Adecco. 

El estudio subraya la necesidad de adaptar con rapidez la gestión del talento a un entorno marcado por el cambio tecnológico. Para Alejandra Bartolomé, directora nacional de Adecco Logística y Transporte: “En logística, la ventaja competitiva ya no dependerá únicamente de incorporar IA, sino de preparar a las personas para utilizarla con confianza y eficacia. Las empresas deberán replantear en profundidad cómo atraen, forman y desarrollan el talento, reforzar las competencias digitales y acompañar a sus equipos durante todo el proceso de transformación. Las organizaciones que consigan avanzar al ritmo de la tecnología estarán mejor preparadas para liderar la próxima etapa de la logística global”.

La mayoría de los profesionales mantiene una visión positiva sobre el efecto de la IA en elmercado laboral. El 81% consideran que esta tecnología está creando nuevos puestos de trabajo, mientras que el 7 5% cree que las funciones actuales están evolucionando . Por otro lado, el 37% afirma haber observado o previsto desplazamientos de puestos de trabajo como consecuencia de la IA o prevé que lleguen a producirse .Los datos empresariales apuntan en la misma dirección respecto al tamaño de las plantillas.

El 77% de las organizaciones logísticas no ha reducido su número de trabajadores como consecuencia de la IA. El cambio se aprecia, sobre todo, en el contenido de los puestos: el 34% afirma que ya ha modificado sus descripciones y el 55% reconoce que han cambiado las competencias requeridas para determinadas funciones. La transformación no se limita, por tanto, a la posible creación o desaparición de empleos. Afecta a las tareas que componen cada puesto y a las capacidades necesarias para desempeñarlo. Por ello, muchas de las fórmulas utilizadas hasta ahora para captar y desarrollar talento ya no responden plenamente a las necesidades del sector.

La confianza en la IA depende de que los profesionales comprendan cómo afectará a sus funciones y qué papel conservarán dentro de los nuevos procesos. Aunque el 77% se siente cómodo colaborando con agentes de IA y el 60% espera que su empresa los incorpore durante los próximos doce meses, solo el 27% ha participado en el rediseño de las tareas transformadas por esta tecnología , frente al 30% del resto de sectores .

Esta falta de participación se suma a la ausencia de directrices claras, puesto que el 23% de los ejecutivos reconoce que su empresa no dispone de una política sobre IA. En este contexto, la confianza de los trabajadores de la logística se sitúa en 4,36 sobre 10 , ligeramente por debajo del 4,5 del resto de sectores. Ante esta situación, explicar con claridad cómo evolucionará cada puesto e involucrar a la plantilla en el proceso será primordial para reforzar esa confianza.

La formación no avanza al mismo ritmo que la tecnología. Los trabajadores calculan que su uso les permite ahorrar una media de dos horas al día , por lo que la IA ya está generando mejoras visibles en la productividad. Sin embargo, ese tiempo solo se convierte en una ventaja competitiva cuando se dedica a actividades de mayor valor y existe capacidad para evaluar sus resultados. Actualmente, apenas el 35% de los profesionales afirma poder medir con seguridad la aportación de su propio trabajo. No obstante, la predisposición al aprendizaje es elevada, ya que el 78% pretende desarrollar sus competencias para mantenerse al día ante los cambios , frente al 83% del resto de sectores. Sin embargo, solo el 51% de las empresas de logística proporciona oportunidades formales de mejora de competencias y desarrollo profesional.

El 34% de las empresas de logística espera n que sean los propios empleados quienes adapten de manera proactiva sus habilidades, además de revisar sus funciones y responsabilidades ante el avance de la IA. Pero esta exigencia coincide con importantes barreras internas, ya que el 29% de los departamentos de Recursos Humanos no disponen de suficiente autoridad para impulsar los cambios necesarios. Para el 38%, el principal problema reside en la complejidad de la propia transformación, mientras que el 33% menciona la falta de sistemas tecnológicos o datos fiables para planificar la plantilla. Los resultados muestran, por tanto, una plantilla dispuesta a evolucionar y unas empresas conscientes de la necesidad de hacerlo, aunque todavía no siempre cuentan con los mecanismos, el liderazgo o la información necesarios para avanzar al mismo ritmo.

De-Cix: el cuello de botella es la infraestructura de red

La automatización industrial en España afronta un momento decisivo. Atraer inversiones y desarrollar fábricas inteligentes exige mucho más que incorporar maquinaria de última generación. A medida que los procesos productivos integran IA, robótica colaborativa y decisiones en tiempo real, el verdadero cuello de botella de la competitividad empresarial se traslada a la infraestructura de red. Según el informe Global Industrial Manufacturing Sector Outlook 2026 de PwC, la automatización industrial pasará del 18 % actual al 50% en 2030. En apenas unos años, dejará de ser una ventaja competitiva reservada a los líderes tecnológicos para convertirse en un elemento central de la estrategia industrial. Para que esta transformación sea posible, será imprescindible contar con redes capaces de transportar grandes volúmenes de datos de forma segura, flexible y con una latencia, mínima, subrayan en DE-CIX, el operador lmundial de Internet Exchanges (IX).

“De nada sirve invertir millones en la maquinaria o la IA más avanzada si la red de la fábrica está obsoleta. El mayor cuello de botella para la productividad y la rentabilidad de la Industria4.0 hoy no son los robots, sino la conectividad. La infraestructura debe ser ultrarrápida, segura y suficientemente flexible para que esas inversiones generen realmente ventajas competitivas”, señala César Vega, Business Cloud & Enterprise Sales Lead Southern Europe en DE-CIX. A medida que la IA se integra en los procesos de fabricación, la competitividad industrial dependerá cada vez más de la capacidad de las empresas para construir infraestructuras digitales inteligentes. En este nuevo escenario, las redes definidas por software dejarán de ser un componente técnico para convertirse en un factor estratégico que hará posible una producción máseficiente, segura y conectada.

ViU: integración estratégica y responsabilidad ética

La IA dejará de ser una herramienta específica para convertirse en una tecnología transversal presente en prácticamente todos los ámbitos de nuestra vida. Walter Andrés Ortiz, profesor del Máster Universitario en Big Data y Ciencia de Datos de la Universidad Internacional de Valencia (VIU), perteneciente a Planeta Formación y Universidades, avisa que "el gran cambio no será tecnológico, sino social y organizativo". "La verdadera revolución no consistirá en que las máquinas hagan más cosas, sino en quelas personas puedan dedicar más tiempo a actividades de mayor valor añadido".

La IA "está evolucionando desde una tecnología de eficiencia hacia una tecnología de amplificación de capacidades humanas". En este contexto, los profesionales del dato asumen una enorme responsabilidad: "Han de preguntarse qué problema están resolviendo, para quién lo están resolviendo y cuáles pueden ser las consecuencias de esa solución".

Ortiz reivindica una formación multidisciplinar donde la tecnología por sí sola no resuelve los problemas, ya que "son las personas quienes le dan sentido y dirección". "El objetivo no debe ser perseguir una supuesta neutralidad perfecta, sino desarrollar sistemas cada vez más transparentes, auditables y justos". La clave reside en identificar, medir y mitigar continuamente los sesgos, asumiendo que "la IA no debe aspirar a ser perfecta, sino a ser más fiable, más explicable y más responsable".

El experto de ViU alerta de la brecha formativa entre sectores. Mientras la industria tecnológica o financiera avanza rápidamente, la administración pública, la educación o las pymes aún afrontan grandes retos. Una de las mayores necesidades actuales la "alfabetización en datos y en IA para perfiles directivos y responsables de la toma de decisiones". Insiste en que "las diferencias en acceso a infraestructuras tecnológicas, capacidad computacional, talento especializado y recursos económicos podrían incrementar las brechas existentes". La "democratización de la IA será uno de los grandes desafíos de los próximos años", porque garantizar el acceso equitativo es fundamental para evitar nuevas formas de exclusión. "La buena noticia es que Europa está apostando por un modelo en el que la competitividad tecnológica y la protección de los derechos fundamentales no son objetivos incompatibles, sino complementarios", concluye, en referencia a la AI Act.

Asetrad alerta del "neointrusismo digital"

Precisamente, la Asociación Española de Traductores, Correctores e Intérpretes (Asetrad) participó en la consulta pública de la Comisión Europea sobre el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act) y sobre la intervención del profesional cualificado ante el avance de los contenidos generados o manipulados mediante IA. "No estamos ante un debate sobre estar a favor o en contra de la IA. El problema surge cuando la tecnología se utiliza para sustituir indiscriminadamente a profesionales cualificados, devaluar su trabajo y presentar como equivalentes servicio sque no ofrecen las mismas garantías", alerta su presidenta, Rosa Llopis.

Los modelos masivos de lenguaje se utilizan en ocasiones para sustituir servicios llevados a cabo por profesionales, generándose un "neointrusismo digital" con la comercialización de soluciones automatizadas que simulan una prestación profesional sin intervención de un profesional experto. En Asetrad avisan que esta tendencia puede reducir los encargos y dificultar la entrada al mercado laboral de nuevos traductores, intérpretes y correctores, limitando también sus posibilidades de adquirir experiencia y especialización. "Si seguimos avanzando en esa dirección, no solo estaremos precarizando el presente del sector, sino cerrando las puertas a toda una generación de futuros traductores, intérpretes y correctores" advierte Llopis.

Para Asetrad, las nuevas directrices ponen de relieve el valor de una intervención profesional cualificada, especialmente en ámbitos como la administración pública, la justicia o la sanidad, donde una traducción incorrecta puede afectar a la comprensión de derechos, obligaciones o información relacionada con la seguridad. Además, los sistemas automatizados no pueden asumir responsabilidad jurídica por sus resultados, por lo que hay que  y concretar qué competencias debe reunir la persona encargada de supervisar estos contenidos. Asetrad reclama que el desarrollo de la IA tenga en cuenta sus consecuencias laborales y la protección de la propiedad intelectual, defiende el uso de la tecnología como herramienta auxiliar, pero rechaza que su implantación sirva para devaluar el trabajo profesional o comprometer el futuro laboral del sector.

Inetum y Ecija crean un modelo de IA pública ética

La firma de servicios digitales Inetum, y el despacho legal Ecija se han adjudicado el contrato del Gobierno de Castilla-La Mancha para la creación de un marco corporativo para el desarrollo y uso de soluciones de IA., El proyecto, financiado con fondos FEDER, aspira a sentar las bases de un modelo pionero de IA pública ético, seguro, sostenible y alineado con la normativa europea. La iniciativa busca definir un entorno común que permita diseñar, desplegar y gobernar soluciones de inteligencia artificial de forma segura, escalable y eficiente en el conjunto de la Administración de esta comunidad autónoma. 

El contrato se enmarca en la estrategia de transformación digital de Castilla-La Mancha, que se gestiona a través de la Consejería de Hacienda, Administraciones Públicas y Transformación Digital. El proyecto se articula en dos grandes ejes. Por un lado, la creación de una oficina de inteligencia artificial encargada de establecer el marco de gobernanza, cumplimiento normativo, gestión del riesgo y supervisión de los sistemas. Por otro, el desarrollo de una plataforma tecnológica de referencia sobre la que se construirán y escalarán nuevos casos de uso en las distintas consejerías. Este doble enfoque convierte la iniciativa en una propuesta especialmente relevante.

El aviso de Fitch sobre la deuda de las BigTech por la IA y centros de datos

Fuera de España, destaca la advertencia de la agencia de calificación Fitch, que incluye la IA en su lista de mayores riesgos de crédito del planeta. Viene a decir que si el boom de la IA se enfría, no cae solo una acción, cruje el crédito entero. Porque la factura ya asusta: las emisiones de bonos corporativos en EEUU subieron un 26% en el primer semestre, y solo la deuda de las big-tech atada a la IA (Amazon, Alphabet, Nvidia, Meta, Oracle, SpaceX) suma unos 182.000 millones$ en bonos de grado de inversión (IG). El gasto en inversión conjunto de Alphabet, Amazon, Meta y Microsof va camino de dispararse un 75% hasta unos 700.000 millones$al año, y cada vez se paga con deuda, no con caja. Se levantan data centers a crédito apostando a que la IA devolverá el dinero. Si tarda, el agujero es de todos. Ya hay señal. S&P bajó a Oracle a BBB por 'quemar' caja en centros de datos, y Fitch lo ve como el primer aviso. Si el foco pasa de la Bolsa al crédito, sube el coste de financiar centros de datos y castiga a los emisores tech más apalancados.

El mercado ya se está dando cuenta. Tesla cae a su lectura más sobrevendida desde marzo de 2025. "Para el 'cazagangas' es señal de rebote inminente; para el prudente, un aviso de que la debilidad va en serio. Cuando el termómetro técnico se mete en zona de pánico, rara vez miente del todo. La pregunta es de qué lado te sientas", avisan en Zumitow.

Mientras los chips dudan, Hubbell vende los enchufes de la IA y sube su previsión de beneficio de todo el año. "En toda fiebre del oro, el que gana seguro es quien vende picos y palas", insisten en Zunmitow. En la IA, los picos y palas son la infraestructura eléctrica, transformadores, cuadros, conexiones a la red. Y ahí manda Hubbell. La empresa se marcó un trimestre de campeonato. Ganó 5,52$ por acción con ingresos de 1.710 millones, un 15,3% ciento más que hace un año, batiendo al consenso. Sus ventas ligadas a centros de gastos se dispararon un 65%. Con ese viento a favor subió la guía de 2026, y ahora espera crecer entre un 16% y un 18% (antes era del 8% al 11%) y ganar entre 20,25 y 20,55$ por acción. Sin embargo la acción no despegó, porque para crecer se ha endeudado: compró NSI por 3.000 millones y eso mete presión a la caja y a los intereses. Hubbell demuestra los negocios indirectos al boom de la IA: no depende de qué chip gana, sino de que se sigan construyendo centros de datos, que tragan electricidad como ciudades enteras. Si el gasto en IA aguanta, la infraestructura eléctrica (Hubbell, Eaton, Vertiv) sigue de moda. El riesgo está en la deuda, no en la demanda.

Amkor Technology se desploma un 24% en el Nasdasq porque la empresa de empaquetado de semiconductores da una previsión flojísima para el tercer trimestre: ve ventas de 1.950 millones sa 2.050 millones, cuando FactSet esperaba unos 2.100 millones. El mercado no perdona los recortes de previsión. Algo similar le pasó a Corning (-16%, uno de sus peores días desde 2002): el objetivo de ingresos del trimestre actual no superó las estimaciones. La fibra óptica arrastró a Coherent (-11%) y Lumentum (-8%). Rambus cae el 7% pese a batir en el segundo semestre objetivos (beneficios de 77 centavos por acción sobre 207 millones en ingresos) por la ola bajista del chip de memoria, que se lo lleva todo por delante.

UBS: existen más formas de participar en  las ganancias del mercado
Las acciones de semiconductores volvieron a caer, ya que los inversores mostraron una creciente preocupación por los riesgos de financiación vinculados al gasto en infraestructura de IA, así como por la intensificación de la competencia proveniente de China. El reciente rendimiento relativo inferior del sector de semiconductores ha sido notable, especialmente tras su sólido desempeño en el segundo trimestre de este año. "Mantenemos una perspectiva constructiva sobre los semiconductores en un contexto de sólida demanda de IA, pero creemos que la reciente divergencia en el rendimiento del sector es coherente con nuestra visión de que existen más formas de participar en las potenciales ganancias del mercado más allá de un grupo reducido de acciones vinculadas a la IA. De hecho, vemos oportunidades en distintas regiones y sectores. La mejora de la actividad en la Eurozona apunta a un ciclo de beneficios más sólido en el futuro. El liderazgo de los mercados asiáticos se está ampliando, a medida que los rezagados regionales recuperan impulso. Los sólidos resultados empresariales en EEUU sugieren que el repunte podría extenderse más allá del sector tecnológico", apuntan en UBS. Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma:"Seguimos favoreciendo un enfoque diversificado en la inversión en acciones, y creemos que los inversores pueden beneficiarse de una gama más amplia de oportunidades y motores de crecimiento al ampliar su exposición a distintos sectores y regiones".

Evli: infraestructura en IA, robótica, entre las oportunidades del verano

La gestora nórdica Evli cree que las temáticas de infraestructura en IA, especialmente memoria y cadena de suministro de semiconductores; Robótica; Electrificación; y Defensa europea, son las de mayor potencial para los inversores de renta variable durante este verano. Y ello porque tanto las mejores perspectivas del ciclo económico global, como los fundamentales, que siguen siendo sólidos, respaldan unos beneficios empresariales crecientes en estas temáticas. Y además, el verano es propicio para la rotación en renta variable.

La temática Infraestructura de la IA se ha revalorizado mucho en muy poco tiempo, y podría vivir momentos de volatilidad que Evli considera saludables, y que dejarían oportunidades de compra en otras temáticas como robótica y electrificación. El sector financiero, se sigue aprovechando del ciclo económico y de los altos rendimientos de la deuda a ambos lados del Atlántico. En el caso de la defensa europea, la gran divergencia de retornos en el mes de junio (+8,3% en EEUU, -10,7% en Europa) propicia una oportunidad de compra, ya que sus fundamentales continúan siendo muy sólidos. 

27Jul

Atomic One, compañía tecnológica creadora de un sistema operativo de IA para marcas de venta online, ha cerrado una ronda de financiación de 5,6 millones€.

Miguel Ángel Valero

La búsqueda de empleo suele comenzar con una sucesión de decisiones como qué puesto escribir, qué ubicación seleccionar, qué filtros aplicar y qué ofertas abrir. De hecho, antes incluso de poder valorar si una vacante encaja, la persona ya ha dedicado tiempo a localizarla entre numerosos resultados. En este contexto, el Grupo Adecco, especializado en el talento comprometido con las personas, la innovación y la sostenibilidad, ha desarrollado Reverse Matching, un nuevo recomendador de empleo que utiliza inteligencia artificial (IA) para conectar directamente el currículum de una persona con las ofertas disponibles que mejor pueden ajustarse a superfil.

De este modo, el currículum deja de ser únicamente el documento con el que una personase presenta ante una empresa y se convierte también en la brújula que orienta su búsqueda. En cuanto a su operatividad, la IA identifica el último puesto del candidato y su ubicación y la contrasta con las vacantes abiertas en Adecco.

La herramienta realiza así una primera selección de oportunidades, mientras que la decisión permanece siempre en manos de la persona. Cada candidato puede revisar las recomendaciones, acceder a la información completa de las ofertas e inscribirse en aquellas que despierten su interés.

“Buscar empleo no debería convertirse en un trabajo en sí mismo. Muchas personas dedican horas a revisar ofertas que finalmente no tienen relación con su experiencia o sus expectativas. Con este recomendador queremos dar la vuelta al proceso y conseguir quesea la oportunidad la que se acerque al candidato/a. La inteligencia artificial nos permite reducir la parte más repetitiva de la búsqueda para que las personas puedan concentrarse en lo más importante: valorar la oferta, preparar su candidatura y tomar decisiones sobre su futuro profesional”, explica Rocío Millán, directora de servicio del Grupo Adecco.

El funcionamiento de Reverse Matching se ha diseñado para que cualquier persona lo utilice de manera ágil:

  • Crear o subir el currículum. El candidato/a puede cargar un documento que ya tenga preparado o crear uno con CV Maker, la herramienta de Grupo Adecco que ayuda a elaborar un currículum adaptado a cada trayectoria profesional.
  • Gracias a la incorporación de la IA, la plataforma podrá identificar de forma automática las oportunidades laborales más adecuadas para cada persona a partir de la información contenida en su currículum, ofreciendo una experiencia más personalizada y eficiente.
  • Recibir ofertas recomendadas. La herramienta muestra vacantes que se ajustan al perfil y permite acceder directamente a cada una para consultar sus condiciones e iniciar la inscripción. Los resultados pueden afinarse por tipo de puesto y ubicación. Además, cada vez que se actualiza el currículum, el sistema genera nuevas recomendaciones a partir de la información incorporada.

El lanzamiento del Grupo Adecco se apoya en la experiencia previa de Fundación Adecco, que ya ha incorporado un asistente de búsqueda de empleo con IA a su plataforma. Esta experiencia inicial ha permitido comprobar el valor que puede aportar un proceso más guiado cuando la propia navegación entre buscadores, filtros y ofertas supone una dificultad añadida.

Con Reverse Matching, Adecco avanza en su apuesta por una innovación responsable y centrada en las personas. La IA se aplica a una necesidad concreta, disminuir la parte más repetitiva de la búsqueda y ayudar a cada candidato a identificar con mayor rapidez las oportunidades que más se adecúan a su experiencia.

Arcano invierte en un sistema de IA de Atomic One para la venta online

Atomic One, compañía tecnológica creadora de un sistema operativo de IA para marcas de venta online, ha cerrado una ronda de financiación en dos tramos, alcanzando 5,6 millones€. En este cierre, Arcano Partners, a través del fondo Impacto Andalucía Innovación y Desarrollo, ha invertido 660.000€, elevando la inversión total de este fondo en la compañía hasta los 2,5 millones. La ronda se completa con la participación de otros inversores privados e internacionales, reforzando la base institucional y el posicionamiento estratégico de la compañía.

Impacto Andalucía Innovación y Desarrollo es uno de los fondos seleccionados por el Banco Europeo de Inversiones para desplegar el instrumento financiero Andalucía I+D+i y Digital, financiado por el programa FEDER y la Junta de Andalucía a través de la Consejería de Economía, Hacienda y Fondos Europeos. En Arcano Partners se ha construido una plataforma especializada en la gestión de fondos públicos, con un equipo experimentado en la movilización de recursos europeos y regionales mediante instrumentos financieros de mercado. A través de Impacto Andalucía Innovación y Desarrollo, Arcano gestiona 55 millones€ destinados a proyectos y/o empresas vinculadas a Andalucía, impulsando la inversión y la ejecución de proyectos en los ámbitos de I+D, innovación y digitalización en esta región, canalizando recursos a largo plazo en operaciones de equity (ampliación de capital), cuasi-equity (notas convertibles, préstamos participativos, etc.) o deuda hasta 15 millones en función de las necesidades.

La operación incorpora además a inversores privados e internacionales que aportan experiencia en tecnología, inteligencia artificial y crecimiento empresarial, consolidando la estructura accionarial de Atomic One para afrontar su siguiente etapa de expansión. La financiación permitirá a Atomic One acelerar el desarrollo de su tecnología y ampliar la adopción de su plataforma entre marcas de venta online.

El crecimiento del comercio electrónico ha multiplicado la complejidad de gestionar una marca online. Gestionar correctamente inventario, precios, campañas publicitarias, logística o rentabilidad exige analizar millones de datos y tomar miles de decisiones cada día. Incluso las mayores compañías encuentran cada vez más difícil gestionar ese volumen de información y decisiones, mientras que para muchas pequeñas y medianas empresas supone además una importante barrera para crecer y competir.

El producto de Atomic One integra actualmente 13 agentes de IA especializados en áreas como inventario, pricing, publicidad, cadena de suministro, catálogo o análisis competitivo, y la compañía continúa desarrollando nuevos agentes para ampliar progresivamente sus capacidades. Trabajando de forma coordinada, estos agentes recopilan y procesan grandes volúmenes de información para ejecutar decisiones que tradicionalmente requerían intervención humana. El objetivo del producto es automatizar hasta el 80% de las tareas operativas que forman parte de la gestión diaria de una marca que vende online.

Con esta nueva financiación, Atomic One impulsará la siguiente fase de crecimiento de la compañía, ampliando el desarrollo de su sistema operativo y reforzando el equipo que ya trabaja desde Málaga. Actualmente, Atomic One cuenta con un equipo de 13 profesionales especializados en inteligencia artificial, ingeniería de software, ciencia de datos, gestión de producto y marketing.

José Luis Bustamante, CEO de Atomic One, ha afirmado: “Operar una marca que vende online exige analizar millones de datos y tomar cientos de decisiones cada día. Hacerlo de forma óptima está cada vez más lejos de la capacidad de cualquier equipo humano. Nuestro producto recopila y analiza esa información, toma decisiones y las ejecuta de forma autónoma. El resultado es una mayor rentabilidad para nuestros clientes".

Cristina Reina, Managing Director Real Estate & Public Funds de la División de Gestión de Activos de Arcano Partners, ha comentado: "Hemos construido una plataforma especializada en la gestión de fondos públicos, con un equipo experimentado en la movilización de recursos europeos y regionales mediante instrumentos financieros de mercado. A través del vehículo Impacto Andalucía Innovación y Desarrollo, se refuerza nuestro compromiso de apoyar a compañías innovadoras, asegurando que el capital público se canaliza eficientemente junto al capital privado”.

Más movimientos en torno a la IA

  • Goldman Sachs sube la apuesta por los centros de datos y vaticina una capacidad mundial saltando a 217 gigavatios en 2030, desde los 168 de ahora, con EEUU acaparando el 70 por ciento. El cuello de botella de la IA ya no son los chips, es el enchufe. Ganan las eléctricas reguladas: el banco señala a Vistra, Talen, NRG, Duke y Sempra y a Digital Realty como casera del dato.
  • SAP se dispara. El gigante alemán del software facturó 6.281 millones€ en la 'nube' durante el trimestre, un 22% más, con la cartera de pedidos cloud en 22.929 millones, un 27% por encima. Los ingresos totales subieron un 9% hasta 9.878 millones, y eleva su objetivo para la nube este año hasta 26.200 millones.
  • Waymo, la filial de coche autónomo de Alphabet rompe la exclusividad con Uber en Austin y Atlanta y lanzará su propia app en enero de 2028. Hasta ahora, si alguien quería montarse en un robotaxi de Waymo en Austin o Atlanta, tenía que pedirlo desde la app de Uber. Uber ponía el escaparate y se llevaba su comisión. Pues eso se acaba. Waymo prepara su propia aplicación para enero de 2028 en esas dos ciudades y deja caer la exclusividad con Uber, cuyo contrato vence hasta mayo de 2028. Ya se habían separado antes en Phoenix. De fondo, roces por la seguridad de los coches y por cómo se regula el taxi sin conductor. Uber pierde un socio que le daba la mejor tecnología del sector sin tener que fabricarla él. Y Alphabet pisa el acelerador para quedarse ella sola con el negocio. Uber se queda sin el mejor robotaxi del mercado y tendrá que buscar otros socios de conducción autónoma. Alphabet gana peso en un negocio que puede mover miles de millones.

UBS: el paro se mantendrá bajo en los próximos años

"En todos los sectores existen innumerables tareas basadas en el conocimiento que la IA puede respaldar. Al mismo tiempo, los robots están asumiendo el trabajo manual en logística y producción, mientras que los coches autónomos ya están muy extendidos en San Francisco, Los Ángeles y Wuhan. Esperamos que el desempleo en los países ricos se mantenga relativamente bajo en los próximos años. Desde una perspectiva económica, el auge de la IA no es una maldición, sino una bendición que impulsa la productividad para la economía, los mercados bursátiles y los inversores", señala Burkhard Varnholt, asesor sénior de Mercados Financieros de UBS Global Wealth Management.

26Jul

La Bolsa china sufre el peor comportamiento de los últimos 25 años. Las familias han visto cómo la vivienda ha destruido parte de su patrimonio y que muchas de las oportunidades ligadas a la IA y a los mercados están fuera de sus fronteras.

Miguel Ángel Valero

Las acciones chinas rinden peor que las del resto del mundo como no se veía en un cuarto de siglo. El dinero global sigue dándole la espalda al gigante asiático, y eso que cotiza baratísimo. Cuando ni el descuento atrae compradores, es que la desconfianza es de campeonato.

Al mismo tiempo, Pekín deja muy claro que no quiere más sustos con su economía. Y avisa. El banco central chino (PBOC) promete seguir con una política monetaria acomodaticia "razonablemente laxa" y meterá más apoyo financiero para reactivar el consumo. Política laxa significa dinero barato y abundante para que la gente y las empresas gasten. El problema que quiere arreglar es un desajuste de manual: en China sobra oferta y falta demanda, fabrican muchísimo pero se compra poco. Cuando China promete estímulos, las materias primas se ponen las pilas, porque más gasto chino es más fábricas, más obra y más metal quemado.           

Durante años, China fue presentada como una historia de éxito imparable. El crecimiento parecía garantizado, la vivienda subía, las empresas invertían, las familias consumían más y el país se consolidaba como una de las grandes locomotoras de la economía mundial. Hoy la imagen es muy distinta. El mercado inmobiliario sigue atrapado en una crisis que dura ya varios años. Los precios de la vivienda continúan muy por debajo de los máximos de 2021, la confianza de los compradores sigue débil y las ventas no terminan de recuperarse.

Al mismo tiempo, el consumo interno, que debía convertirse en el nuevo motor de crecimiento chino, sigue sin despegar. Las familias ahorran más, gastan menos y las empresas han reducido sus planes de inversión. 

La mayor salida de capitales de la historia

Pero quizá el dato más revelador no está ni en la vivienda ni en el consumo. Según estimaciones del Institute of International Finance, hogares, empresas e instituciones chinas sacaron del país unos 807.000 millones$ durante el último año, la cifra más elevada jamás registrada. Y cuando una cantidad tan extraordinaria de dinero intenta abandonar un país, conviene preguntarse por qué.

La respuesta de Pekín ha sido contundente. Las autoridades han puesto en marcha la mayor ofensiva en años contra la salida de capitales: más controles sobre inversiones en el extranjero, mayor vigilancia sobre cuentas offshore, presión sobre plataformas utilizadas para invertir fuera de China y más escrutinio fiscal sobre grandes patrimonios.

A primera vista parece una medida para frenar la fuga de capitales. Pero el problema es más profundo. Durante años, los gobiernos locales chinos dependieron enormemente de la venta de terrenos vinculados al desarrollo inmobiliario. Ese modelo funcionó mientras la vivienda subía. Pero la crisis del sector ha hundido esa fuente de ingresos. Entre 2021 y 2025, los ingresos asociados a esta actividad cayeron un 48%.

Pekín no solo quiere impedir que el dinero salga. También necesita localizarlo, controlarlo y gravarlo. "Pero la fuga de capitales no es la enfermedad. Es el síntoma", advierte el analista Pablo Gil en The Trader. Muchos ciudadanos chinos han visto cómo la vivienda, durante décadas el principal vehículo de ahorro familiar destruía una parte importante de su patrimonio. También han visto cómo la Bolsa china ofrecía rendimientos muy inferiores a los de Estados Unidos. Y perciben que muchas de las grandes oportunidades ligadas a la inteligencia artificial (IA), la innovación tecnológica y los mercados financieros están fuera de sus fronteras.

Por eso una parte creciente de los inversores busca diversificar su patrimonio en otras jurisdicciones. No solo buscan más rentabilidad. Buscan seguridad jurídica, estabilidad regulatoria y protección patrimonial.

Y ahí está el verdadero desafío para Pekín. Se puede dificultar la salida de capitales. Se pueden endurecer los controles. Se pueden cerrar vías de acceso a los mercados internacionales. Pero es mucho más difícil obligar a la gente a confiar.

"El capital suele comportarse como el agua: siempre busca una salida cuando percibe que las oportunidades o la seguridad están en otro lugar. Por eso, la pregunta importante no es cuánto dinero está intentando salir de China. La pregunta importante es por qué cada vez más ciudadanos consideran que su patrimonio puede estar más seguro fuera que dentro de su propio país. Y ese es un problema que ningún control de capitales puede resolver por sí solo. De hecho, puede convertirse en uno de los grandes quebraderos de cabeza para el Gobierno chino", advierte este experto.

Produce mucho más de lo que su economía es capaz de absorber

Hay una idea muy extendida sobre China que conviene revisar. Solemos pensar que exporta mucho porque fabrica barato. Pero esa explicación ya se ha quedado corta. China exporta porque necesita hacerlo. Su modelo económico ha llegado a un punto en el que produce mucho más de lo que su propia economía es capaz de absorber. Mientras el consumo privado representa apenas el 40% de su PIB, la inversión alcanza el 42%, aproximadamente el doble que en Europa o EEUU. Y cuando una economía invierte sistemáticamente más de lo que consume ocurre algo muy sencillo: fabrica más bienes de los que puede utilizar. 

Ese exceso tiene que acabar inevitablemente en algún sitio.Durante años ese modelo se apoyó en el gigantesco boom inmobiliario chino. Pero el estallido de la burbuja ha obligado a redirigir una enorme parte de esa capacidad inversora hacia la industria. El resultado es una expansión sin precedentes de la producción de sectores estratégicos como los vehículos eléctricos, las baterías o los paneles solares.No estamos hablando únicamente de productos baratos. Estamos hablando de industrias que definirán buena parte del crecimiento económico de las próximas décadas.

Y aquí aparece el verdadero problema para Europa. EEUU ha ido cerrando progresivamente su mercado mediante aranceles y restricciones comerciales. Si uno de los mayores compradores del mundo deja de absorber una parte de la producción china, ese excedente buscará inevitablemente otros destinos. Y Europa se convierte en el candidato más evidente. No es casualidad que la Comisión Europea haya abierto investigaciones sobre las ayudas públicas que reciben numerosos fabricantes chinos. La OCDE estima que las grandes industrias del país reciben un nivel de apoyo estatal muy superior al de sus competidores internacionales, lo que les permite competir con precios extraordinariamente bajos incluso en sectores de alta tecnología.

Desde el punto de vista del consumidor, la llegada de productos más baratos puede parecer una magnífica noticia. Y, en el corto plazo, en muchos casos lo es. Pero desde una perspectiva industrial la cuestión es mucho más compleja. Si las empresas europeas no pueden competir frente a compañías respaldadas masivamente por un Estado con recursos prácticamente ilimitados, el riesgo no es perder cuota de mercado durante unos años. El riesgo es perder definitivamente parte de nuestra capacidad industrial, tecnológica y de innovación.

China no produce tanto porque el mundo demande todo lo que fabrica. Produce tanto porque su propio modelo económico necesita mantener un nivel de inversión extraordinariamente elevado. Y cuando una economía genera más oferta de la que puede consumir, exportar se convierte en una necesidad estratégica. Europa, sin embargo, no debería limitarse a responder con más aranceles o más proteccionismo. La verdadera cuestión es qué obtiene a cambio de permitir que ese exceso de capacidad industrial se instale en su territorio.

China recorrió el camino exactamente en sentido contrario. Durante décadas recibió inversiones occidentales que no solo aportaban empleo, sino también tecnología, formación y procesos industriales. Aquellas fábricas fueron el vehículo con el que el país fue absorbiendo conocimiento hasta convertirse en una potencia tecnológica.

Europa debería aspirar a hacer algo parecido. Si las empresas chinas fabrican aquí, el objetivo no debería ser únicamente crear puestos de trabajo mediante plantas de ensamblaje. El verdadero éxito consistiría en conseguir una transferencia real de conocimiento: centros de investigación, desarrollo de proveedores locales, formación de ingenieros, colaboración con universidades y capacidad para dominar las tecnologías que marcarán la próxima revolución industrial. Porque la riqueza no la genera quien simplemente monta un producto. La genera quien diseña la tecnología, controla el conocimiento y es capaz de innovar sobre él. Y esa puede ser la diferencia entre que Europa conserve un tejido industrial competitivo o termine convirtiéndose únicamente en el lugar donde otros venden lo que ya saben fabricar mejor que nosotros.

China quiere imponer las reglas de la IA
Cuando pensamos en la carrera por la IA solemos imaginar una competición entre empresas como OpenAI, Google, Nvidia o Alibaba. Hablamos de quién desarrolla el modelo más potente, quién construye más centros de datos o quién fabrica los chips más avanzados. Sin embargo, un discurso de Xi Jinping en Shanghái apunta en una dirección mucho más profunda. China ya no parece conformarse con ser una de las grandes potencias en IA. Su objetivo es mucho más ambicioso: quiere convertirse en el país que lidere las reglas bajo las que funcionará esta tecnología durante las próximas décadas. Y esa diferencia es enorme. 

Hasta ahora, EEUU ha centrado buena parte de su estrategia en mantener su ventaja tecnológica. Las restricciones a la exportación de semiconductores avanzados y los controles sobre determinadas tecnologías responden a una lógica muy clara: impedir que un rival estratégico alcance el mismo nivel de desarrollo. Xi Jinping, en cambio, proyectó una imagen completamente distinta. Defendió la cooperación internacional, el código abierto, el intercambio de conocimiento y la necesidad de que la inteligencia artificial beneficie a todos los países, especialmente a las economías emergentes. También insistió en que no debe utilizarse la seguridad nacional como excusa para restringir el acceso a esta tecnología.

Sobre el papel, el mensaje resulta difícil de rechazar. ¿Quién podría estar en contra de que la inteligencia artificial sea más accesible, más colaborativa y beneficie al conjunto de la humanidad? Sin embargo, detrás de ese discurso existe una estrategia geopolítica mucho más amplia. China entiende que la IA no será únicamente una revolución tecnológica. Será también una revolución institucional. Y quien consiga definir los estándares, las normas y los organismos internacionales que regulen su desarrollo tendrá una influencia enorme sobre la economía mundial.

En ese contexto debe entenderse la creación en Shanghái de la Organización Mundial para la Cooperación en Inteligencia Artificial (Waicp). No se trata simplemente de una nueva institución, sino del intento de construir un espacio internacional desde el que China lidere la cooperación tecnológica con decenas de países, especialmente del denominado Sur Global. La iniciativa viene acompañada de compromisos concretos. Pekín ofrecerá miles de programas de formación en IA para países en desarrollo, impulsará centros internacionales de cooperación y compartirá aplicaciones prácticas de IA en ámbitos como la meteorología. 

La estrategia recuerda a lo que China lleva años haciendo con la Nueva Ruta de la Seda. Primero fueron las infraestructuras. Después la financiación. Más tarde el comercio.Ahora le toca el turno a la inteligencia artificial. Ya no se trata solo de vender tecnología, sino de crear dependencia tecnológica y convertirse en el socio preferente de buena parte del mundo emergente. 

Mientras tanto, EEUU sigue apostando por una estrategia más defensiva para proteger su ventaja competitiva. Pero quizá la carrera de la IA ya no consista únicamente en quién desarrolla el mejor modelo, sino en quién consigue que el resto del mundo adopte su forma de entenderla. Están surgiendo dos modelos distintos. Uno prioriza el control de las tecnologías estratégicas por motivos de seguridad nacional. El otro busca construir una red internacional de cooperación bajo liderazgo chino utilizando la apertura tecnológica como herramienta de influencia. Ambos persiguen el mismo objetivo: aumentar su poder. Simplemente utilizan caminos diferentes para conseguirlo.

"Muchos inversores siguen analizando la IA únicamente desde el punto de vista empresarial: quién venderá más chips o quién desarrollará el mejor modelo. Pero la historia demuestra que las grandes transformaciones tecnológicas no dependen solo de la innovación. También dependen de quién establece los estándares, las instituciones y las reglas que terminan utilizando los demás. Y esa es precisamente la batalla que Xi Jinping acaba de dejar entrever. Puede que la mayor ventaja competitiva del futuro no sea tener la mejor IA sino conseguir que el resto del mundo juegue con tus reglas", avisa Pablo Gil.

25Jul

La inversión está tomando el relevo al consumo privado a corto plazo, gracias al impulso de la inteligencia artificial (IA), al gasto en defensa, a la transición energética y a los últimos coletazos de los fondos Next GenerationEU en Europa.

Miguel Ángel Valero

La evolución del conflicto entre Irán y EEUU, que se ha extendido a Oriente Medio, condiciona la economía mundial, pendiente del grado de apertura del estrecho de Ormuz. En un escenario marcado por la elevadísima volatilidad, los futuros de los precios del petróleo "anticipan cotizaciones medias hasta finales de 2027 muy por debajo de las hipótesis utilizadas en la mayoría de los escenarios centrales de previsión", señala José Ramón Díaz, de Caixa Bank Research, en un análisis sobre cómo la economía mundial busca un nuevo equilibrio. "Es pronto para cantar victoria, ya que, de momento, solo estamos ante el fin del principio del largo proceso que supondrá la reconfiguración de los equilibrios geopolíticos en Oriente Próximo", advierte. 

En función de cómo evolucionen los acontecimientos en Oriente Medio, la probabilidad de los escenarios más negativos (estanflación) se reduce, mientras que aumenta la verosimilitud de que toda la inestabilidad acumulada desde febrero se limite a un shock de oferta moderado. El fuerte retroceso de las expectativas de inflación a corto plazo a ambos lados del Atlántico refleja la efectividad del moderado endurecimiento monetario de los últimos meses y, por otro, aumenta la flexibilidad en la respuesta de los bancos centrales mientras comprueban la intensidad de los efectos de segunda ronda en las cestas de precios. El resultado de todo ello ha sido una relajación de las perspectivas de política monetaria con los mercados ahora descontando tan solo una subida más de los tipos de interés en EE. UU. y Europa, tras el movimiento al alza de 25 pb. del BCE y el cambio de la estrategia de comunicación en la Fed con la llegada de Warsh

En general, la percepción es que los bancos centrales seguirán manteniendo un rumbo restrictivo hasta que terminen de despejarse las dudas que rodean al complejo escenario internacional, aunque, con los futuros cotizados a finales de junio para el petróleo y el gas, el impacto directo de la energía sobre la inflación general en 2026 podría reducirse en cerca de 3 décimas respecto a las estimaciones de hace un mes.

Algo menos de visibilidad se tiene en el frente de actividad, aunque parece que los efectos negativos en crecimiento serán moderados, sobre todo si se confirman las últimas señales de mejora en los indicadores de confianza de familias y empresas. Ello refleja, una vez más, la resiliencia del ciclo de negocios global y el novedoso empuje de la inversión que, tras una década y media de atonía, está tomando el relevo al consumo privado a corto plazo, gracias al impulso de la inteligencia artificial (IA), al gasto en defensa, a la transición energética y a los últimos coletazos de los fondos Next GenerationEU en Europa. 

"El cambio de paradigma que implica pasar de la eficiencia como objetivo de la política económica a la seguridad nacional, la resiliencia industrial y la competencia tecnológica entre bloques tendrá un coste muy elevado. Ahora solo hay que buscar la financiación y evaluar qué implicaciones puede tener el proceso en el delicado equilibrio entre fragilidad fiscal y financiera", subraya Díaz, que ve la economía mundial entrando en una nueva era caracterizada por dos grandes transiciones simultáneas: fragmentación geoeconómica y revolución tecnológica. En este contexto, el reto de la política económica es preservar la resiliencia de un sistema económico cada vez más complejo, interconectado e incierto. 

Recuperación del consumo en España

En España, un análisis de Oriol Aspachs muestra que el efecto más visible e inmediato del conflicto se ha producido en la inflación, que, entre marzo y junio, se ha mantenido claramente por encima de lo que esperábamos a principios de año. Ha superado el 3% y, probablemente, se habría acercado al 4% de no ser por las medidas adoptadas por el Gobierno. Este repunte ha afectado tanto a la confianza empresarial como al consumo de los hogares, que han mostrado un perfil en forma de U entre marzo y junio. Por el lado empresarial, así lo refleja el índice PMI; por el lado del consumo, el indicador en tiempo real elaborado por CaixaBank Research. Ambos registraron descensos significativos a medida que el conflicto parecía enquistarse y los precios de la energía escalaban, y ambos se han recuperado en junio, coincidiendo con el acuerdo y la corrección de los precios energéticos. 

El PMI ha vuelto a niveles similares a los de enero y apunta de nuevo a un ritmo de crecimiento dinámico. Por su parte, el consumo doméstico, tras un mes de mayo débil, ha ido recuperando pulso a lo largo de junio. El mercado laboral presenta una respuesta más lenta ante los shocks macroeconómicos. Cambiar de trabajo o contratar a un trabajador suelen ser decisiones planificadas con cierta antelación. En este caso, el shock no ha sido ni lo suficientemente intenso ni lo bastante persistente como para alterar las dinámicas de fondo, y el 2º trimestre se ha cerrado con un crecimiento del empleo que sigue siendo globalmente dinámico y comparable al del primero. Además, este dinamismo se ha visto reforzado por el proceso de regularización de inmigrantes, de modo que el empleo total, de hecho, ha crecido ligeramente por encima del ritmo observado en el 1T.

Este experto destaca el único ámbito en el que el conflicto ha tenido un impacto positivo desde el punto de vista macroeconómico: el sector turístico. "Tras el fuerte crecimiento registrado en los últimos años, esperábamos que en 2026 los flujos turísticos siguieran aumentando, pero a un ritmo más moderado. Esta era la tendencia hasta el estallido del conflicto, momento en el que el crecimiento del sector volvió a acelerarse. España es percibida como uno de los destinos más seguros y, como en otras ocasiones, muchos turistas europeos han modificado sus planes para visitarnos. Los últimos datos sugieren que este año podría superarse ampliamente la barrera de los 100 millones de turistas internacionales", argumenta.

En conjunto, el PIB parece que cerrará el segundo trimestre con un crecimiento algo inferior al previsto a comienzos de año, pero superior al contemplado en el escenario actual, que asumía un periodo más prolongado de precios energéticos elevados. Más importante aún, si la paz se consolida en Oriente Medio y los precios de la energía no vuelven a repuntar, "la economía española post-Ormuz dispone de gasolina para seguir creciendo a un ritmo dinámico", concluye Oriol Aspachs.

24Jul

La inteligencia artificial empresarial está entrando en una nueva etapa. Tras el auge de los grandes modelos de propósito general (LLM), las organizaciones comienzan a apostar por soluciones más especializadas, eficientes y adaptadas a entornos regulados, según el informe ‘La nueva frontera europea de la IA B2B’, elaborado por Santander AI Lab y el CSIC.

Miguel Ángel Valero

El Diario Oficial de la Unión Europea (DOUE) del 24 de julio de 2026 publica el Reglamento (UE) 2026/1744 del Parlamento Europeo y del Consejo de 8 de julio de 2026, por el que se modifican los Reglamentos (UE) 2024/1689, (UE) 2018/1139 y (UE) 2023/1230 en lo que respecta a la simplificación de la aplicación de normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Ómnibus digital sobre IA).

El Reglamento (UE) 2024/1689 entró en vigor el 1 de agosto de 2024. Sus disposiciones se aplican de forma escalonada y todas las normas han de ser aplicables a más tardar el 2 de agosto de 2027. La experiencia adquirida en la aplicación de las partes del Reglamento (UE) 2024/1689 que ya se aplican puede servir de base para la aplicación de aquellas que aún no lo son. En este contexto, el retraso en la elaboración de normas, que proporcionan soluciones técnicas para que los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo garanticen el cumplimiento de sus obligaciones en virtud de dicho Reglamento, y el retraso en el establecimiento de los marcos de gobernanza y evaluación de la conformidad en el ámbito nacional han dado lugar a una carga normativa mayor de la esperada.

Además, para facilitar la innovación en materia de IA en los sectores público y privado, es importante que la Comisión y las autoridades competentes de los Estados miembros garanticen que la supervisión, la garantía del cumplimiento y el seguimiento de las legislaciones sectoriales y nacionales no creen solapamientos, interpretaciones incoherentes o una garantía del cumplimiento divergente.

La norma aclara el concepto de "componente de seguridad" para incluir únicamente los sistemas de IA que puedan tener efectos adversos en la salud y la seguridad de las personas o los bienes. Lo mismo sucede con la "función de seguridad", que debe ser una finalidad prevista del sistema, determinada por el proveedor del sistema. Un sistema de IA cumple una función de seguridad cuando su finalidad prevista, determinada por el proveedor, es prevenir o mitigar los riesgos para la salud y la seguridad de las personas o los bienes. En particular, esto no incluye los sistemas de IA destinados únicamente a desempeñar funciones relacionadas con la asistencia al usuario, la optimización del rendimiento, la eficiencia del servicio, la automatización, la comodidad o los aspectos no relacionados con la seguridad de las operaciones de control de calidad.

Se modifica el Reglamento anterior para exigir a los proveedores y responsables del despliegue que adopten medidas para apoyar el desarrollo de la alfabetización en materia de IA de su personal y de otras personas que se ocupen en su nombre del funcionamiento y la utilización de los sistemas de IA. La Comisión y los Estados miembros deben apoyar y facilitar los esfuerzos de los proveedores y responsables del despliegue de los sistemas de IA, lo que incluye ofreciendo oportunidades de formación, proporcionando recursos informativos y permitiendo el intercambio de buenas prácticas y otras iniciativas.

Se amplía la base jurídica para permitir, con carácter excepcional y cuando sea estrictamente necesario, el tratamiento de categorías especiales de datos personales a efectos de la detección y corrección de sesgos a los proveedores y los responsables del despliegue de otros sistemas y modelos de IA y a los responsables del despliegue de sistemas de IA de alto riesgo.

También se modifica el actual Reglamento, a la luz de los avances tecnológicos y societales desde su adopción, incluido el despliegue y el uso generalizado de sistemas de IA que generan imágenes, vídeos, audios y material similar de carácter íntimo y no consentidos y material de abusos sexuales de menores. Es preciso determinar claramente el alcance de la prohibición, incluido, en particular, el alcance de las obligaciones de los proveedores y los responsables del despliegue. Esta prohibición no debe impedir que los proveedores desarrollen las capacidades técnicas de los sistemas de IA para generar o manipular imágenes, vídeos, audios o material similar.

La nueva norma abre la puerta a la creación de un Sandbox por parte de la Oficina Europea de Inteligencia Artificial. Se trata de un espacio controlado de pruebas para la IA a nivel de la Unión para fomentar la innovación y facilitar la adopción de la IA, las pymes, incluidas las empresas emergentes, y las pequeñas empresas de mediana capitalización.

Para fomentar la innovación, también procede ampliar el ámbito de la prueba en condiciones reales fuera de los espacios controlados de pruebas para la IA. La oferta a las microempresas que sean proveedores de sistemas de IA de alto riesgo la posibilidad de cumplir de manera simplificada con la obligación de establecer un sistema de gestión de la calidad debe ampliarse a todas las pymes, incluidas las empresas emergentes.

El Reglamento entrará en vigor a los tres días de su publicación en el DOUE y será obligatorio en todos sus elementos y directamente aplicable en cada Estado miembro.

Santander: la IA empresarial entra en una fase de especialización

Por otra parte, la IA empresarial está entrando en una nueva etapa. Tras el auge de los grandes modelos de propósito general (LLM), las organizaciones comienzan a apostar por soluciones más especializadas, eficientes y adaptadas a entornos regulados, según el informe ‘La nueva frontera europea de la IA B2B’, elaborado por Santander AI Lab y la Unidad de Vigilancia Estratégica de la Fundación General del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (FGCSIC). El estudio se basa en el análisis de 10,3 millones de documentos y de más de 326.000 publicaciones especializadas sobre IA, finanzas y banca e identifica un cambio de tendencia en el desarrollo de la IA empresarial: el paradigma del 'one model fits all' empieza a dar paso a modelos especializados que protegen el control del dato y sistemas diseñados para operar con mayor garantía de trazabilidad, supervisión y cumplimiento normativo.

El informe concluye que la siguiente fase de adopción de la IA estará impulsada por modelos capaces de resolver tareas concretas con mayor eficiencia que los grandes modelos generalistas. En sectores regulados como la banca, esta evolución responde a la necesidad de integrar la IA en procesos críticos sin renunciar al control sobre los datos, la auditabilidad o la gestión del riesgo. 

"Tenemos que pasar de la experimentación con modelos generalistas a una IA B2B industrial, soberana y gobernable. La ventaja no estará en utilizar siempre el modelo más potente, sino en integrar la IA adecuada en el proceso correcto, con trazabilidad, control del dato y responsabilidad desde el diseño", afirma José Manuel de la Chica, director de Santander AI Lab. 

Entre las tendencias identificadas destacan el crecimiento de los Small Language Models (SLM) y de arquitecturas como el RAG soberano, que permiten aprovechar las capacidades de la IA generativa manteniendo el conocimiento corporativo bajo el control de las organizaciones. 

El estudio sostiene que para Europa es difícil competir con EEUU o China en inversión destinada a modelos fundacionales - EEUU movilizó 109.000 millones$ de inversión privada en IA en 2024 frente a 19.420 millones en Europa-, pero sí puede liderar el desarrollo de una IA especializada para sectores donde la confianza, la seguridad y el cumplimiento regulatorio resultan claves.

En este contexto, marcos como el AI Act, DORA, RGPD o NIS2 pasan de ser sólo obligaciones regulatorias para convertirse en factores que pueden reforzar la competitividad de las organizaciones capaces de integrar la gobernanza y la gestión del riesgo desde el diseño de sus sistemas de inteligencia artificial. 

"Europa tiene una oportunidad diferencial en IA: competir por especialización, confianza regulatoria, soberanía del dato y calidad científica. La soberanía útil no consiste en aislarse, sino en saber qué procesos deben permanecer bajo control", añade José Manuel de la Chica. 

El estudio señala cinco tendencias que marcarán la nueva frontera de la IA B2B:

  • 1.-Fin del paradigma del modelo único. Los modelos especializados ganan protagonismo frente a los grandes sistemas generalistas en procesos empresariales complejos. 
  • 2. Consolidación del RAG soberano. Separar el modelo del conocimiento corporativo se convierte en una decisión estratégica para preservar el control sobre la información. 
  • 3. La regulación como ventaja competitiva. La capacidad de demostrar trazabilidad, supervisión y gestión del riesgo será un elemento diferenciador. 
  • 4. El talento como infraestructura crítica. La colaboración entre perfiles tecnológicos, científicos, jurídicos y de negocio será clave para acelerar la adopción de la IA. 
  • 5. Prioridad para los casos de uso de mayor impacto. Fraude, gestión de riesgos, cumplimiento normativo, gobernanza de la IA y automatización documental concentrarán buena parte del desarrollo de la IA empresarial en los próximos años.

Reddit cierra el grifo de los datos para entrenar la IA

Entre los últimos movimientos en torno a la IA destaca Reddit, que se plantea cortarle a Google el grifo de sus datos para entrenar la IA. Los datos se han convertido en el petróleo de la IA. Y Reddit acaba de darse cuenta de que está regalando el suyo. La compañía estudia no renovar el acuerdo de 2024 con Google, unos 60 millones$ al año, por el que le cede su contenido para entrenar Gemini. Argumenta que las respuestas automáticas del buscador se quedan el clic y le roban tráfico. 

Reddit, que ya cae un 25% en el año en Bolsa pese a facturar 663 millones$ en el primer trimestre (un 69% más), quiere cobrar por uso. Tiene otro pacto parecido con OpenAI. El mensaje de fondo es potente: quien tiene los datos, manda. El contenido es ahora un activo con precio de mercado. Sube el valor de los dueños de datos (Reddit, medios) y le encarece el entrenamiento a Alphabet. Si esto cunde, alimentar la IA será más caro para todos los gigantes.

Por otra parte, IBM comprará HRL Laboratories, el centro de I+D que era de BoeingGeneral Motors, para acelerar en computación cuántica. Suma los qubits de espín de silicio de HRL a los suyos superconductores, con la vista en su ordenador Starling para 2029. Espera culminar la compra antes de octubre. Y se niega a proporcionar dato alguno sobre el precio de la compra.

Roper Technologies eleva su cotización un a tecnológica de software sube su guía anual a 22,15-22,30$ por acción, batiendo los 21,91$ que esperaba FactSet. Negocio de suscripción aburrido pero imparable — y el mercado lo adora, señalan en Zumitow.

23Jul

El nivel de gasto de capital actual es siete veces superior al registrado por el sector TMT entre 1999–2000. Sólo en 2026, las inversiones relacionadas con la IA podrían llegar a 800.000 millones$. Una cifra que plantea dudas sobre la sostenibilidad financiera en el largo plazo de este ciclo de inversión.

Miguel Ángel Valero

Alphabet y Tesla no son solo la cara y la cruz del actual momento de la inteligencia artificial (IA), tras presentar resultados. Constituyen también la mejor evidencia de la creciente desconfianza de los inversores sobre la capacidad de transformar en beneficios las enormes inversiones realizadas y comprometidas.

Alphabet volvió a sorprender al mercado, aunque con preocupantes sombras. El propietario de Google registró un crecimiento del 27% interanual en sus ingresos, hasta 104.000 millones$, y multiplicó por cuatro su beneficio hasta 112.000 millones. Excluyendo las plusvalías derivadas de sus inversiones en compañías vinculadas a la IA, como SpaceX y Anthropic, el beneficio alcanzó los 42.000 millones, lo que supone un crecimiento del 22%.

Aunque los servicios de Google siguen representando cerca del 80% de las ventas, toda la atención se concentra en el negocio de computación en la nube, Google Cloud. Los ingresos de esta división crecieron un 82% interanual hasta 24.768 millones, superando ampliamente las estimaciones del consenso. Al mismo tiempo, la cartera de pedidos de servicios cloud aumentó hasta 514.000 millones, frente a los aproximadamente 460.000 millones del trimestre anterior, reforzando las señales de una demanda sostenida de capacidad computacional asociada al desarrollo de la IA.

Al mercado le preocupa el capex: Alphabet elevó sus planes de gasto en centros de datos para 2026 hasta 200.000 millones$, un 5% por encima de la estimación previa, reabriendo el debate sobre la rentabilidad futura del esfuerzo inversor requerido por esta transformación tecnológica. 

Los resultados de Alphabet indican que la IA sigue funcionando como un potente motor de crecimiento, pero ya no todos sus negocios avanzan al mismo ritmo, lo que dispara las dudas de los inversores. Frente a la espectacular evolución de Cloud, el negocio de búsquedas, históricamente el más rentable del grupo, se situó por debajo de las expectativas al ingresar 63.270 millones cuando el consenso esperaba 63.280 millones.

En el segundo trimestre el beneficio ascendió a los 112.107 millones, el 298% más, lo que amplía el semestral un 178%, hasta 174.685 millones. El beneficio por acción alcanza los 9,11$ y supera las expectativas. 

En Alphabet destacan el fuerte avance de la 'nube' por el auge de la IA y que sus inversiones están “redefiniendo qué es posible en cada parte de nuestro negocio”. Pero los analistas no colocan el foco en el crecimiento, sino en cómo pueden seguir logrando retornos de unas inversiones que no parecen tener fin, ya que para 2027 se esperan 262.000 millones, tres veces más que en 2025. El resultado es que  las acciones cayeron más del 3% (llegaron a hacerlo un 4%), desde los máximos de mayo, Alphabet cae un 15%, aunque todavía acumula una revalorización del 9% en Bolsa (vale más de 4 billones$).

Tesla defrauda

Por su parte, Tesla defraudó al mercado, que le castiga con una caída del 2,5%. Ganó 0,32$ por acción, el 3% menos y lejos de los 0,51$ esperados, y, aunque el flujo de caja operativo aumentó un 85%, hasta los 4.697 millones, registra un flujo de caja libre negativo de 1.100 millones por unas inversiones de capital de 5.789 millones. El beneficio neto atribuible en el segundo trimestre es de 1.114 millones (-5%); el resultado bruto de explotación (Ebitda), 3.273 millones (-4%), el beneficio operativo descendió un 57%, hasta los 398 millones, y el margen operativo pasa en un año del 4,1% al 1,4%. 

No convencen las excusas de la empresa de Elon Musk, que echa la culpa de la caída de la rentabilidad al incremento de los gastos operativos, especialmente por las inversiones en IA y en I+D, así como a una reducción del precio medio de venta de los vehículos y a menores ingresos procedentes de créditos regulatorios.

Tesla cierra el primer semestre de 2026 con unos ingresos de 28.236 millones$ (+26%) gracias al aumento de las entregas de vehículos, el crecimiento de los negocios de almacenamiento energético y servicios, y las mayores suscripciones a su sistema de conducción asistida FSD (+56%, 1,48 millones, lo que supone el 55% de los nuevos vehículos entregados en EEUU).

Obviamente, Tesla destaca lo positivo: récord de entregas de vehículos, 480.126 en el segundo trimestre (+25%); máximo histórico de producción, con 451.758 unidades fabricadas; un 41% más de capacidad de almacenamiento energético; incremento del 18% en estaciones de carga. La división de Servicios registró un beneficio bruto de 648 millones y un margen del 14%.

Tesla ya produce el Cybercab en su planta de Texas, ha comenzado las pruebas de conducción del vehículo autónomo en vías pública, amplió el servicio Robotaxi sin supervisión en varias ciudades de Texas y Florida y continúa preparando su expansión a nuevas áreas metropolitanas de EEUU. Sigue desarrollando su robot humanoide Optimus. Tras desmantelar las líneas de producción de los modelos S y X en Fremont, la empresa está instalando las primeras líneas de fabricación del robot, cuya producción está prevista para este año con fines iniciales de entrenamiento y desarrollo.

De cara a los próximos trimestres, Tesla aseguró que mantiene su estrategia de maximizar la utilización de la capacidad de sus fábricas y continuar invirtiendo en IA, software, robótica y fabricación. El Tesla Semi y la nueva generación de Megapack mantienen su calendario de producción para este año, y las nuevas líneas de producción de Optimus continúan su instalación. A largo plazo, los beneficios procedentes del software, la IA y la flota autónoma complementarán progresivamente los ingresos derivados de la venta de vehículos. 

AMD, Super Micro Computer y Dell se suben a la ola de la IA

AMD invertirá hasta $5.000 millones en Anthropic, la dueña de Claude, y a cambio le venderá decenas de miles de millones en servidores. Anthropic desplegará hasta 2 gigavatios de los nuevos chips Instinct MI450 desde el primer semestre de 2027. Est supone un golpe directo al pretendido dominio de Nvidia en los data centers.

Super Micro Computer termina su cuarto trimestre fiscal con una rentabilidad mucho mejor de lo esperado, aunque los ingresos se quedan peligrosamente en la parte baja de su guía de objetivos. Pero el mercado premia el margen y se olvida de los ingresos. Su subida en Bolsa beneficia, curiosamente, a su competido Dell Technologies (+10%), ya que arrastra a todo el sector de servidores y le aúpa a la ola de la IA.

"Una vez más, las compañías se encargan de recordar al mercado dónde está el verdadero motor de las Bolsas. Desde nuestra perspectiva, esta primera batería de resultados vuelve a reforzar la idea de que el ciclo de inversión en inteligencia artificial se mantiene fuerte. En este contexto, consideramos oportuno mantener la exposición a mercado, con especial preferencia por aquellos segmentos que se benefician de esta tendencia estructural más allá de los propios hiperescaladores, aprovechando eventuales correcciones para incrementar posiciones", señalan los analistas de Banca March.

UBS recomienda acciones europeas y de emergentes

"Hemos elevado la calificación de las acciones europeas y de la Eurozona a Atractiva, ya que esperamos que la región deje atrás tres años de estancamiento en los beneficios. En nuestra opinión, la mejora del impulso cíclico y la moderación de la inflación están creando un contexto más favorable para los beneficios empresariales y para una participación más amplia del mercado", explican en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "Más allá de la inversión indexada convencional, seguimos viendo oportunidades en nuestra selección de valores de líderes europeos, en vehículos que ofrecen una exposición más granular a los sectores preferidos de CIO, en enfoques de fondos diversificados y en estrategias estructuradas".

"Los inversores deberían centrarse en mantener una exposición geográfica equilibrada dentro del universo de los mercados emergentes. El contexto macroeconómico es sólido. La actividad manufacturera se mantiene saludable, los precios de las materias primas están elevados y el crecimiento de los beneficios es sólido. Y pese al buen desempeño, las valoraciones de las acciones de mercados emergentes en realidad han bajado en lo que va de año", apunta Maximilian Kunkel, director de Inversiones para CEEMEA.

"En el entorno actual, creemos que la exposición al sector energético puede ayudar a amortiguar nuevas interrupciones en el suministro, los riesgos relacionados con El Niño deberían respaldar a las materias primas agrícolas, y el auge de la IA junto con la tendencia de electrificación siguen siendo factores positivos para los metales industriales. El oro, por su parte, debería mantenerse respaldado por la demanda de los bancos centrales, la continua diversificación fuera del dólar estadounidense y las preocupaciones sobre la deuda global a largo plazo", señalan Giovanni Staunovo, estratega, y Dominic Schnider, responsable global de Divisas y Materias Primas.

Banor: las valoraciones tan altas sufrirán severas correcciones

En este contexto, los analistas de Banor destacan que las valoraciones en la Bolsa de EEUU continúan extremadamente altas. El Warren Buffett Ratio, un indicador que muestra la relación entre la capitalización total del mercado bursátil y el PIB, y otros indicadores como la relación entre la capitalización de mercado y agregados monetarios como M2, muestran que las valoraciones se acercan o superan sus máximos históricos. Por tanto, el mercado descuenta que los crecimientos de los beneficios empresariales serán muy altos, y que también lo es la capacidad de las empresas para monetizar las nuevas tendencias tecnológicas.

El sólido crecimiento de los beneficios sigue siendo el principal soporte de las Bolsas, y los tipos de interés continúan en niveles normales. Mientras esto siga así, el repunte de las Bolsas seguirá, aunque “la calidad del avance parece menos robusta de lo que sugieren los índices principales”, según los analistas de Banor.

Un grupo pequeño de sectores y temáticas han sido las que han mantenido el rally de la Bolsa. El índice de referencia de los semiconductores ha subido casi un 100% en 2026; las empresas vinculadas directa o indirectamente a las infraestructuras de IA, como incluidos fabricantes de DRAM, proveedores de neo-nube (nuevas plataformas de computación en la nube especializadas en IA), suministradores de hardware, centros de datos y otros que se benefician del gasto de capital relacionado con la IA, han tenido un comportamiento en Bolsa muy sólido.

Los analistas de Banor afirman que el nivel de gasto de capital actual es aproximadamente siete veces superior al registrado por el sector Tecnología, Medios y Telecomunicaciones (TMT) entre 1999–2000. Sólo en 2026, las inversiones relacionadas con la IA podrían llegar a 800.000 millones$. Una cifra que “refleja la importancia de la transformación en marcha, y plantea dudas sobre la sostenibilidad financiera en el largo plazo de este ciclo de inversión”.

Pero el enorme gasto de capital podría absorber toda o casi toda la liquidez generada por las siete grandes cotizadas tecnológicas de EEUU. Ello supondría una menor capacidad por parte de los 7 Magníficos para apoyar al mercado con recompras de acciones, hasta ahora uno de los instrumentos que más han apoyado a las Bolsas. El mercado descuenta tanto un crecimiento muy potente impulsado por la IA, como la capacidad de convertir estas inversiones en ganancias rápidas y elevadas. Si el efecto FOMO (miedo a quedarse fuera) sobre las acciones de la IA se disipa, los segmentos con valoraciones más altas podrían estar expuestos a fuertes correcciones.  

Los analistas de Banor afirman que la relación inversa actual entre acciones cíclicas y defensivas, que ha subido hasta máximos históricos, es una señal de que en el mercado existe un mayor apetito por el riesgo. Lo que deja entrever que los inversores descuentan perspectivas muy favorables para el crecimiento económico y los beneficios empresariales, y también que penalizan las acciones defensivas. Niveles tan elevados en el diferente comportamiento de acciones cíclicas y defensivas, han sido señales de ciclos de mercado en fase muy avanzada, con márgenes de seguridad decrecientes.   

Por ello, los analistas de Banor creen que si el rally de la IA se ralentiza, el coste del capital aumenta, o los beneficios empresariales decepcionan, podría haber una fuerte rotación de acciones cíclicas a defensivas. 

Y además, las Bolsas fuera de EEUU presentan una brecha de valoración muy elevada, lo que podría impulsar los flujos desde ese mercado hasta Europa o China, que se han quedado rezagadas y presentan múltiplos muy baratos y atractivos. Las condiciones en la segunda mitad del año pueden favorecer a las bolsas europeas. Y ello porque la inflación parece algo más controlada, aunque habrá que comprobar qué empresas logran buenos beneficios.  En Europa, ha habido menos revisiones al alza en los beneficios que en EEUU, pero se han ampliado hacia más sectores. Los sectores industrial, tecnológico y financiero podrían ofrecer oportunidades atractivas, aunque con un enfoque selectivo, teniendo en cuenta el atractivo de cada acción por valoraciones, si su precio refleja o no el potencial. 

Otro punto clave para invertir en Bolsas europeas será el entorno geopolítico, que continuará inestable y seguirá generando oportunidades por la mayor volatilidad. Por ello, los analistas de Banor creen que para aprovechar las oportunidades del mercado europeo, los inversores tendrán que  diversificar, buscando valores sólidos y equilibrio en las carteras, con vistas a posibles movimientos inesperados en el entorno que pudieran producirse. 

Entre las Bolsas europeas destaca el comportamiento alcista del mercado italiano en 2026, que tiene mucha relación con su composición por sectores. Este repunte ha sido impulsado por el sector financiero gracias a la consolidación bancaria, y por empresas vinculadas a los centros de datos y los semiconductores (como STMicroelectronicsPrysmian). Sin embargo, el sector industrial y las pequeñas y medianas empresas (pymes) se han mantenido estables o han registrado leves caídas. El FTSE MIB, principal índice de la bolsa italiana, ha superado ampliamente al índice STAR (pequeñas y medianas empresas).  Y ello porque en Italia ha sucedido lo que en otras partes del mundo, los flujos de inversión se han dirigido hacia empresas de gran capitalización y hacia una serie de temáticas concretas, dando lugar a una concentración en los retornos cada vez mayor. 

Para la segunda mitad de 2026, desde Banor opinan que es más difícil que las tendencias actuales continúen en la Bolsa italiana, porque este mercado podría enfocarse hacia los valores que se han quedado rezagados, y por ello recomiendan una mayor diversificación.  Una diversificación que podría crear oportunidades en empresas industriales y valores de menor capitalización para reducir la brecha de retornos respecto a los líderes, y configurar un entorno de mercado más saludable y equilibrado, menos dependiente de un reducido número de empresas y sectores.

Por su parte, la Bolsa china sólo representa el 4 % del índice MSCI All Country World, muy alejado del tamaño real de la economía china, cuyo peso sobre el PIB mundial es de aproximadamente el 18 %, y cuyo sector industrial es cada vez de mayor calidad.  En China hay cada vez un mayor número de empresas competitivas, algunas líderes mundiales en sus respectivos sectores, que cotizan a valoraciones más de un 50% inferiores a las compañías comparables en EEUU. Los sectores donde China ha desarrollado ventajas competitivas estructurales son los de mayor potencial: vehículos eléctricos, paneles solares, componentes de automoción, robótica e IA. En un entorno probable de mayor rotación de flujos desde EEUU, el descuento en valoración podría impulsar a la renta variable china, opinan los analistas de Banor.

22Jul

Adobe acumula una decena de recortes desde junio, la última de Morgan Stanley, que también castiga a Sakesforce y a otras firmas de software de suscripción por el éxito de la IA generativa.

Miguel Ángel Valero

El apalancamiento bruto de los fondos de cobertura marca un récord de todos los tiempos. Están invirtiendo con más dinero prestado que nunca. "Cuando todo el mundo va cargado hasta las cejas, cualquier susto se amplifica y las ventas forzadas se retroalimentan. Ojito al riesgo de desapalancamiento en cadena", advierten en Zumitow.

A esto se une que la inteligencia artificial (IA) parece que le está poniendo los pelos de punta a Wall Street. Morgan Stanley rebajó la recomendación sobre Adobe Inc. y Salesforce Inc. (NYSE), alimentando una oleada de recortes que ya suma más de una docena para la primera en lo que va de año. Desde junio también se han bajado del carro firmas como Stifel, Evercore ISI, Wolfe Research, Phillip Securities y KeyBanc. El consenso sobre Adobe se ha desplomado hasta 3,3 sobre cinco, el nivel más bajo desde los años noventa. Salesforce cae a 4,4, su peor registro desde 2012, con las dudas centradas en Agentforce, que todavía no logra acelerar el crecimiento orgánico.

Morgan Stanley cree que la transición hacia modelos freemium, la reinversión y la irrupción de la IA generativa reducen la visibilidad del negocio de Adobe. El castigo alcanza a todo el software. Morgan Stanley también rebajó Workday, Intuit, JFrog, Elastic, PagerDuty, Rapid7, SPS Commerce, BlackLine y Vertex, mientras mejoró a Fortinet.  El software de suscripción, el favorito de las carteras tecnológicas durante una década, entra en modo dudas. Esta situación exige vigilar los nombres SaaS más caros: si el mercado empieza a creer que la IA les erosiona el negocio, los múltiplos se desinflan.

No todo son malas noticias. Segro rechaza a Prologis por tercera vez y dice no a una OPA de 13.500 millones de libras. Es la batalla por el rey de los almacenes logísticos, las mismas naves que alquilan el e-commerce y los centros de datos. Que el capital americano insista tanto dice que ahí sigue viendo valor.

3M bate en ventas y en beneficio y sube toda la guía de previsiones para 2026. La acción se dispara un 8%, la mejor del día entre resultados. La empresa del celo y los Post-it demuestra que a los industriales todavía les queda cuerda pese al ruido macro y que tiene recorrido en el mundo de la IA.

Nvidia destapa que se ha quedado con un 9,3% de la neocloud de Ámsterdam, Nebius Group, una de las firmas europeas más destacadas en cómputo para IA. Cuando el gigante de los chips entra, el mercado corre detrás.

21Jul

El 70% de las pymes aún está en las fases iniciales de la inteligencia artificial, que ya se ha consolidado en los procesos de selección de personal, y que ofrece grandes oportunidades en los mercados de predicción.

Miguel Ángel Valero

Siguen las malas noticias para la inteligencia artificial (IA). Después de la espectacular caída de la cotización en la mayor OPV de la historia, SpaceX, como publicó Dinero Seguro, el bono a 100 años de Alphabet ya cae más de 7% por debajo de su precio de salida. En febrero de 2020 Alphabet captó 1.000 millones de libras en un bono que no vence hasta hasta 2126, con cupón del 6,125%. La demanda fue de 10 veces: 9.500 millones. 

Cinco meses después, el que compró el bono a 100 años de Alphabet ya pierde más del 7%. Una señal más de que el apetito por deuda tech a plazos eternos se enfría, mientras las tecnológicas piden prestado a lo bestia para sus centros de datos. Y un motivo más para estar atentos al coste de financiación de las grandes tecnológicas. Si el mercado les sube la prima, pagar la IA se encarece y amenaza los beneficios de mañana.

En cualquier caso, las presiones bajistas sobre el sector tecnológico se han moderado gracias al avance registrado por los fabricantes de semiconductores en Asia. Todo está pendiente del cierre del mercado el miércoles 22 de julio, con la publicación de los resultados de Alphabet. 

La fuerte entrada de flujos, 2.000 millones$ en uno de los ETF tecnológicos chinos más populares ha despertado sospechas de que varios vehículos de inversión estatales y aseguradoras chinas pueden estar llevando a cabo una estrategia coordinada de apoyo al sector.

Además, un dato preocupa sobremanera: el flujo de caja libre de los hiperescaladores, los que alquilan la 'nube', se volvería negativo en 2027 por el brutal gasto en IA. Cuando la máquina de imprimir dinero empieza a quemarlo, toca mirar el capex con lupa. Máxima atención, porque son justo las empresas que sostienen el mercado.

No todo es negativo. Iren, el operador de centros de datos, se dispara un 17% en Bolsa tras elevar su objetivo de ingresos anuales de AI Cloud a más de 4.000 millones$, desde 3.700 millones. Firmó 2.800 millones en nuevos contratos y ya tiene el 85% bajo contrato.

Los ADR de Alibaba suben un 5%tras adelantar Qwen 3.8 Max su nuevo modelo de IA, que la propia empresa sitúa solo por detrás del Fable 5 de Anthropic. China no se baja del tren de la IA. Todo lo contrario.

Por su parte, GitHub Sponsors destaca la evolución del ecosistema del código abierto, con nuevos hitos en la financiación de de su software. Esto se enmarca en una tendencia más amplia: los mantenedores están asumiendo una carga de trabajo mayor que nunca a medida que la IA impulsa un aumento de las contribuciones a proyectos de código abierto. Al mismo tiempo, también está quedando claro que la comunidad está dando un paso al frente para apoyar cada vez más ese trabajo.

Mientras que los primeros 10 millones$ distribuidos a través de GitHub Sponsors tardaron casi dos años en alcanzarse, los últimos 10 millones se han distribuido en tan solo cinco meses. 

SAS: el 70% de las pymes está aún en la fase inicial de la IA

A pesar de que las empresas invierten cada vez más en IA y usan sus herramientas, casi el 70% de las pymes aún están en las fases iniciales, solo experimentan o aprovechan oportunidades sueltas, según el estudio de SAS e IDC La IA para Pymes: cerrando la brecha entre la preparación y la realidad. El informe muestra que hay una gran diferencia entre lo que las pymes quieren hacer con la IA y lo preparadas que están para hacerlo, y les ofrece una guía práctica para pasar de la experimentación a conseguir resultados de negocio reales. Hoy en día, todas las empresas escuchan hablar del gran potencial de la IA, pero muchas pymes todavía no tienen lo básico: buenos datos, estrategia, personal capacitado y buena gobernanza, fundamentales para usar la IA a gran escala y obtener beneficios concretos.

Daniel-Zoe Jiménez, vicepresidente de Investigación de IDC, explica: "Para que su estrategia de IA funcione de verdad, las pymes deben alinear de verdad sus datos, su personal y sus recursos. Experimentar con la tecnología es fácil, usarla de forma estratégica y sostenible es mucho más complicado".

Según el informe, la mayoría de las pymes están en etapas 'experimentales' u 'oportunistas' en el uso de la IA. Usan la IA en proyectos sueltos, pero aún no han logrado unirlos en una estrategia clara. Esta 'brecha entre la preparación y la realidad' demuestra que solo con las ganas de usar la IA no basta para convertir las buenas intenciones en resultados.

El estudio destaca que, aunque los líderes de las pymes quieren usar cada vez más la IA, se enfrentan a problemas como la dispersión de datos y herramientas, tienen que lidiar con iniciativas de IA que funcionan de forma aislada y sin conexión entre sí y afrontar la escasez de personal con conocimientos adecuados y una preparación insuficiente de la empresa. A todo esto, se suma una falta de control y de métodos claros para medir el retorno de la inversión.

El informe presenta el 'Índice de Preparación para la IA', una herramienta que permite entender cómo de preparada está una pyme en cuatro áreas clave: planificación, construcción, habilitación y ejecución. A medida que avanzan en esas áreas, las pymes pasan por cuatro etapas de madurez: experimental, oportunista, estructurada e integrada. Este índice ofrece una forma clara que permite diagnosticar cómo está evolucionando la empresa y qué pasos debe seguir para implementar la IA de forma que se adapte a sus necesidades específicas.

El estudio subraya que las pymes, sobre todo las que tienen pocos recursos informáticos y están más expuestas a los cambios, necesitan plataformas de IA integradas y socios de confianza. John Carey, Senior VP Global Channels en SAS, afirma: "Las pymes no necesitan más promesas. Lo que necesitan son resultados que se traduzcan en un retorno de inversión significativo por usar la IA. Esta investigación demuestra que la IA ya se está utilizando en gran medida, pero lograr que funcione a nivel de toda la empresa sigue siendo un reto".

SAS ha lanzado una Calculadora de preparación para la IA orientada a pymes. Esta herramienta permite a las empresas evaluar su nivel actual de madurez, identificar dónde tienen carencias y recibir recomendaciones personalizadas sobre los siguientes pasos a seguir, según su tamaño y nivel de preparación.

Manpower: la IA gana peso en la selección de personal

“La IA permite reducir tareas operativas, gestionar grandes volúmenes de información y agilizar la toma de decisiones. Esto está dando lugar a modelos híbridos en los que la tecnología optimiza procesos, mientras los profesionales mantienen el criterio final”, apunta Carolina González Poza, directora de Selección y Headhunting de Manpower Group. 

A nivel global, la tendencia confirma el avance de la IA en los procesos de selección, con una mayor integración de la automatización en distintas fases. La comunicación automatizada con candidatos alcanza un 48% de valoración, seguida de las descripciones de puestos asistidas por IA (46%) y del cribado de currículums (44%).

Este contexto refuerza la evolución hacia modelos de selección más digitalizados, en los que la IA gana peso como herramienta estructural, aunque siempre en combinación con la supervisión humana.

Oliver Wyman: importante potencial para los mercados de predicción

Entre 2020 y 2025, la industria global de las infraestructuras de los mercados financieros registró una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de aproximadamente el 15%, alcanzando unos ingresos cercanos a los 131.000 millones$. Para 2030, los ingresos podrían alcanzar entre 177.000 millones y 229.000 millones, según el informe Global Financial Market Infrastructure, de Oliver Wyman, que anticipa una nueva etapa de transformación para un sector que desempeña un papel central en el funcionamiento de los mercados financieros.

El desempeño del sector entre 2020 y 2025 estuvo impulsado por el aumento de la volatilidad de los mercados, la profundización de los mercados de capitales, la creciente participación de los inversores minoristas, la integración de activos físicos en los mercados financieros y la continua demanda de soluciones de gestión del riesgo. De cara a 2030, el estudio trabaja con tres posibles escenarios. En el escenario base, Oliver Wyman espera que el sector mantenga un crecimiento anual cercano al 8% hasta 2030. No obstante, una adopción más rápida de la IA, unida a la expansión de la tokenización y al desarrollo de nuevos mercados, podría elevar ese ritmo hasta el 12% anual, impulsando los ingresos globales de las infraestructuras de los mercados financieros.

Entre las principales tendencias identificadas, el estudio destaca la tokenización. Alrededor del 35% de los ingresos actuales del sector podrían trasladarse a nuevas infraestructuras digitales, mientras que la expansión del universo de activos podría generar un potencial adicional de 25.000 millones$ en ingresos brutos, compensando ampliamente las pérdidas asociadas a la transformación de los modelos tradicionales.

Por su parte, la IA se perfila como un factor de transformación con un impacto directo sobre el modelo de negocio del sector. El informe estima que el 9% de los ingresos del sector (cerca de 12.000 millones$) está directamente expuesto al impacto de la IA, mientras que otro 16% podría verse en riesgo si las empresas no adoptan medidas de adaptación. La prioridad para las infraestructuras de los mercados financieros será integrar los componentes más vulnerables en soluciones integrales que combinen funcionalidades estandarizadas con datos exclusivos, flujos de trabajo, redes y mecanismos de control que constituyan ventajas competitivas difíciles de replicar.

Al mismo tiempo, la IA podría reducir los costes en más de un 20%, aumentando el margen EBITDA del sector del 54% al 63% de aquí a 2030. Paralelamente, también podría generar cerca de 9.000 millones$ en ingresos adicionales mediante el desarrollo de nuevos productos, la implantación de nuevos modelos de monetización y un mayor aprovechamiento de los productos impulsado por agentes de IA.

El informe también identifica un importante potencial para los mercados de predicción. Aunque actualmente son utilizados principalmente por inversores minoristas, su adopción por parte de inversores institucionales en ámbitos como la macroeconomía, las políticas públicas, la meteorología, y los eventos empresariales o los relacionados con mercados de activos regulados podría generar unos ingresos anuales de entre 13.000 millones y 19.000 millones$. El escenario base prevé unos ingresos de entre 3.000 millones y 5.000 millones de dólares. 

Según Oliver Wyman, el desarrollo de estos mercados requerirá infraestructuras capaces de proporcionar reglas de funcionamiento claras, gobernanza, datos fiables, mecanismos de supervisión, compensación y liquidación que permitan su adopción institucional.

Por cierto, Hyperliquid entra en los mercados de predicción con HIP-4, que permite el despliegue permissionless: sin pedir permiso a nadie, cualquiera podrá crear su propio mercado de resultados. El precio de entrada no es barato. Hay que bloquear 500.000 tokens HYPE, unos 30 millones$ al cambio actual de unos 60$ por token, durante seis meses. El creador puede cobrar comisiones de hasta el 50% en su mercado. No es barra libre total: los validadores de la red votarán las plantillas estándar que se pueden usar y pueden quedarse con el depósito si el creador define mal un mercado o no lo liquida a tiempo. La idea es descentralizar la creación sin que aquello se convierta en un caos.  Es la pelea por el negocio de los mercados de predicción, donde Polymarket manda. Si Hyperliquid engancha a creadores, sube la demanda de HYPE por el stake obligatorio y su ecosistema gana tracción. 

Volviendo al informe de Oliver Wyman, advierte de la necesidad de que las organizaciones reevalúen sus estrategias de crecimiento. En los últimos cinco años, el sector ha invertido 103.000 millones$ en fusiones y adquisiciones, de los cuales 88.000 millones se destinaron a empresas de datos y tecnología. La rápida evolución de la IA está poniendo ahora a prueba qué adquisiciones generan realmente ventajas competitivas sostenibles y sinergias con el negocio principal. La próxima etapa de crecimiento del sector estará determinada por la capacidad de las organizaciones para incorporar nuevas tecnologías, reforzar sus ventajas competitivas y responder a la creciente complejidad del sistema financiero global.

Finnk: la cartera IAvanzada logra una rentabilidad neta del 13,2%

Finnk ―el servicio de inversión digital del grupo Kutxabank―consolida su cartera IAvanzada 80/20 con una rentabilidad neta del 13,2% en el primersemestre de 2026,  muy por encima de carteras similares en el mercado con elevada exposición a la renta variable. Desde el lanzamiento de su estrategia, en mayo de 2024, la cartera ―con una exposición media del 80% a renta variable― acumula una rentabilidad del 31%, equivalente a una anualizada del 13,4%. Estas rentabilidades respaldan una propuesta de inversión que combina una elevada exposición a renta variable, diversificación, IA aplicada de forma estructural y supervisión permanente por parte de profesionales de inversión.

El modelo IAvanzada combina el análisis avanzado de datos y escenarios de mercado mediante IA con un proceso de validación humana permanente; un tándem que le permite tomar decisiones de inversión dinámicas, trazables y alineadas con un estricto control del riesgo.

La cartera IAvanzada 80/20 mantiene un peso elevado en renta variable y está dirigida a inversores con un horizonte temporal de largo plazo y una mayor tolerancia a las fluctuaciones de los mercados. Esta exposición le permite participar de forma significativa en el potencial de crecimiento de las Bolsas, asumiendo también que su valor puede experimentar periodos de volatilidad. La clave no reside únicamente en mantener una elevada inversión en renta variable, sino en cómo se distribuye y gestiona esa exposición. El modelo analiza de forma continuada la asignación geográfica, los estilos de inversión, los distintos segmentos de capitalización y la selección de fondos, con el objetivo de identificar oportunidades y adaptar la cartera a los cambios del mercado.

Durante el primer semestre de 2026, esta estrategia ha permitido aprovechar el comportamiento favorable de los activos de riesgo. La IA ha ampliado la capacidad de análisis del equipo gestor, mientras que un Comité de Inversiones mantiene la validación y el control sobre las decisiones.

Metagestión: negocios de calidad a precios razonables y no detectados

Por su parte, Metagestión insiste en su estrategia de buscar negocios de calidad a precios razonables, que no han sido detectados por el mercado. Metavalor FI, fondo que invierte en renta variable de España y Portugal, busca compañias con balances sólidos, que generan caja de forma consistente y que cotizan a precios razonables. Los analistas de Metagestión ven oportunidades en compañías de los sectores banca, infraestructuras, transporte y algunas compañías industriales. Porque son negocios que conocen bien, con visibilidad de resultados, y en los que el mercado no ha reconocido todavía su precio. 

Para los fondos cuyas carteras invierten en mercados internacionales, Metavalor Internacional FI y Metavalor Global FI, el enfoque de Metagestión es más flexible y diversificado. El objetivo de la gestora es buscar negocios de calidad, con capacidad real de crecer y con disciplina a la hora de gestionar su capital, procurando elegir los que están a precios razonables, aunque sean historias atractivas. Las oportunidades que los gestores de Metagestión han identificado para estos fondos son valores castigados en exceso por miedo a que la IA trastoque sus modelos de negocio, un temor muchas veces infundado cuando se revisan las cifras.

Los analistas de Metagestión creen que en el segundo semestre los mercados van a estar centrados en dilucidar dos cuestiones que están sobre la mesa. La primera, comprobar si los beneficios de la IA se van a extender a más compañías y sectores, o bien, si los mercados van a seguir dependientes de un grupo reducido de grandes compañías tecnológicas que sostengan las subidas. Los analistas de Metagestión son cautos en el actual escenario de alta concentración y valoraciones exigentes, que también abre nuevas oportunidades entre los negocios que han quedado atrás sin motivo.  

UBS: los cuellos de botella pueden provocar un exceso de oferta

"El índice de semiconductores ha caído más de un 20% durante el último mes. Esto plantea una pregunta clave: ¿se trata de una verdadera saturación del mercado de semiconductores, o simplemente de un ajuste de posiciones tras un repunte del 90% en lo que va de año? Creemos que, en esta etapa, un exceso de oferta estructural sigue siendo muy poco probable. Sin embargo, a medida que aumentan las cifras de inversión en capital (CapEx), los cuellos de botella en el suministro podrían provocar un exceso de oferta en los segmentos menos restringidos de la cadena de infraestructura de IA", argumenta Ulrike Hoffmann-Burchardi, directora de Inversiones para América y responsable global de Renta Variable en UBS Chief Investment Office.

18Jul

Las importaciones por EEUU de productos tecnológicos vinculados a la inteligencia artificial duplican en abril de 206 todas las ventas de crudo norteamericano.

Miguel Ángel Valero

La aparición de Kimi K3, de la startup china Moonshot AI, y la creación de Waico, una organización internacional de gobernanza de la inteligencia artificial (IA), en la que participan Rusia, Pakistán, Indonesia, Brasil, Cuba o Venezuela, entre una treintena de países, como publicó Dinero Seguro, muestran que que China quiere tomar el mando en el nuevo motor de crecimiento de la economía mundial.

No es solo la carrera por construir más y mejores centros de datos, que ya no se circunscribe solamente a EEUU, sino que se está expandiendo y cada vez es un factor más importante dentro del comercio internacional. Es que EEUU tiene que importar cada vez más productos tecnológicos vinculados a la IA: en 2025 crecieron el 84%, y en abril de 2026 acapararon más del 20% del total de importaciones y duplicaron en valor el conjunto de todas las ventas de crudo realizadas ese mes. Este extraordinario aumento de las compras estadounidenses de productos relacionados con la inteligencia artificial actúa de catalizador y está contribuyendo a extender los beneficios de esta ola de inversión a un conjunto más amplio de economías.

Los intercambios de algunos productos, como semiconductores, son cada vez más globales y crean flujos de intercambios internacionales que están impulsando el crecimiento, en particular, economías asiáticas como la de Corea del Sur, donde esas exportaciones representan cerca del 6% de su PIB. En China, con crecimientos del 51% anual y representando un tercio de todas sus ventas, la relevancia de la alta tecnología en el comercio internacional es también indudable. Los vehículos eléctricos y semiconductores van sustituyendo las exportaciones de otras manufacturas tradicionales. 

La economía de la IA está pasando del desarrollo de algoritmos intangibles a la construcción de infraestructura tangible y con un mayor uso diario. Algo que en el caso particular de China se percibe en dos dimensiones: el uso diario de tokens alcanzó los 140 billones en marzo de 2026, multiplicándose por 14 en el último año, al tiempo que la computación inteligente se triplicó en 2025. Una transformación estructural que recibirá en los próximos meses un nuevo y decisivo empuje. 

Las autoridades chinas preparan el plan estratégico Seis Redes, que situará al mismo nivel de importancia el desarrollo del cálculo computacional y centros de datos con otros cinco servicios básicos: agua, energía, telecomunicaciones, logística y servicios urbanos. El objetivo es crear la infraestructura necesaria para proporcionar capacidad de uso en todo el país, con inversiones adicionales en una red eléctrica inteligente que alimente estas instalaciones. Un programa que priorizará la coordinación y el uso de proveedores nacionales –como mínimo el 80% de la tecnología subyacente será interna y los operadores estatales de telecomunicaciones serán los encargados de la infraestructura–. En términos de gasto, se estima que alcanzaría los 640.000 millones€ en 5 años,el 4% del PIB de China, que será financiado principalmente con nuevas emisiones de deuda soberana. Un esfuerzo inversor solamente comparable a los 690.000 millones€ de capital privado que este año desplegarán los cinco grandes hiperescaladores americanos (Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta y Oracle). 

No hay duda de que la IA es el motor del crecimiento, generando olas inéditas de inversión y demanda de productos, que abren oportunidades, pero también exigirá un despliegue masivo de capital, tanto público como privado.

Dos reacciones: oportunidad o amenaza

Cada revolución tecnológica importante de la historia ha generado dos tipos de reacciones. Por un lado, quienes ven una oportunidad extraordinaria para mejorar la vida de las personas. Por otro, quienes temen que los riesgos acaben superando a los beneficios. La IA no es una excepción. Unos creen que puede desencadenar un salto en productividad, innovación y desarrollo económico sin precedentes. Otros avisan que también puede concentrar un enorme poder en muy pocas manos, alterar el equilibrio geopolítico mundial y generar problemas que todavía ni siquiera somos capaces de anticipar.

"Lo más interesante es que ambas visiones podrían tener razón al mismo tiempo", subraya el analista Pablo Gil en The Trader. Román Orús, miembro del comité de expertos de Naciones Unidas sobre IA, sostiene que apenas hemos comenzado a descubrir el potencial de esta tecnología, y que, si se desarrolla correctamente, la IA podría impulsar una evolución tecnológica de la humanidad nunca vista y hacerlo además en un plazo sorprendentemente corto. Las aplicaciones potenciales son enormes. Desde acelerar descubrimientos científicos hasta mejorar diagnósticos médicos, optimizar procesos industriales, reducir costes empresariales o aumentar drásticamente la productividad de millones de trabajadores.

Pero, a diferencia de otras tecnologías del pasado, el desarrollo de los modelos más avanzados de IA está quedando en manos de un número muy reducido de compañías privadas. Empresas que acumulan una capacidad de influencia económica, tecnológica e incluso política que empieza a rivalizar con la de muchos Estados. ¿Quién controla realmente la tecnología que puede transformar la economía mundial? ¿Los gobiernos elegidos democráticamente o las corporaciones que poseen los datos, los modelos y la infraestructura necesaria para hacer funcionar estos sistemas?

Otro riesgo evidente es la desinformación. A medida que la IA mejora, resulta cada vez más difícil distinguir entre lo real y lo artificial. Vídeos falsos, imágenes generadas, voces clonadas o campañas masivas de manipulación podrían terminar erosionando la confianza social hasta un punto que hoy quizá todavía subestimamos.

Y después aparece un problema aún más complejo. Ni siquiera los propios desarrolladores entienden completamente cómo toman decisiones algunos de los modelos más avanzados de IA. Tampoco se pueden ignorar los desafíos energéticos, ya que el crecimiento de la IA está disparando la demanda de electricidad, centros de datos y capacidad de computación. 

"La cuestión no es si la IA seguirá avanzando. Eso parece prácticamente inevitable. La verdadera pregunta es si seremos capaces de construir las reglas, incentivos y mecanismos de supervisión adecuados para aprovechar sus ventajas minimizando sus riesgos. Porque probablemente no estamos ante una tecnología más. Estamos ante una herramienta que puede redefinir la productividad, la economía, el empleo, la geopolítica y hasta nuestra propia relación con el conocimiento. Y precisamente por eso conviene evitar tanto la euforia ciega como el miedo irracional. La IA no es ni la salvación de la humanidad ni el fin del mundo. Es una herramienta extraordinariamente poderosa. Y como ocurre siempre con las herramientas más poderosas, el resultado dependerá mucho más de cómo decidamos utilizarla que de la tecnología en sí misma", subraya Pablo Gil.

El coste de la computación está bajando

Hay algo que, a primera vista, parece no tener sentido. Nunca se había invertido tanto dinero en IA. Nunca había crecido tan deprisa el uso de sus modelos. Nunca se habían construido tantos centros de datos. Y, sin embargo, el precio de la computación empieza a bajar. La respuesta puede marcar el comienzo de una nueva etapa para toda la industria. Durante los dos últimos años, la IA ha vivido prácticamente en una economía de escasez. No había suficientes chips. No había suficiente capacidad de computación. No había suficientes centros de datos. Y las grandes tecnológicas competían por hacerse con cualquier GPU disponible para entrenar y ejecutar sus modelos. Esa escasez convirtió a Nvidia en el gran símbolo bursátil de la revolución de la IA. Pero todas las revoluciones tecnológicas evolucionan. Y creo que estamos empezando a asistir al primer cambio de fase.

El gráfico 1 muestra que el precio del alquiler de las GPU H100 de Nvidia ha empezado a corregir tras meses de fuertes subidas. No estamos hablando de un desplome. El coste de la computación sigue siendo elevado, pero es la primera señal de que la enorme escasez de capacidad empieza a aliviarse. Si esa bajada respondiera a una menor demanda, la explicación sería sencilla. El problema es que ocurre exactamente lo contrario. El gráfico 2 refleja que Microsoft, Meta, Amazon, Google, Oracle o CoreWeave acumulan ya compromisos superiores a 850.000 millones$ en centros de datos e infraestructuras para IA. Nunca antes se había movilizado tanto capital hacia una tecnología emergente .Al mismo tiempo, el gráfico 3, elaborado por Goldman Sachs, estima que el consumo de tokens por parte de los agentes de IA podría multiplicarse por 24 antes de finalizar la década. Y el gráfico 4 demuestra que ese crecimiento ya está ocurriendo. El uso real de modelos de IA a través de OpenRouter continúa marcando nuevos máximos mientras aumenta el número de modelos y proveedores que compiten por captar esa demanda.

La demanda sigue acelerándose y, sin embargo, el precio de la computación empieza a relajarse. No es una contradicción. Es el síntoma de un cambio de fase. Durante los dos últimos años el reto era construir capacidad. A partir de ahora será demostrar que toda esa infraestructura puede generar una rentabilidad suficiente. Internet siguió creciendo mientras el precio del ancho de banda caía. Lo mismo ocurrió con la computación en la nube o con la energía solar. Cada vez se consumían más recursos, pero cada unidad costaba menos gracias a la competencia, las economías de escala y las mejoras de eficiencia. La IA puede estar entrando precisamente en esa fase.

Las grandes revoluciones tecnológicas rara vez fracasan por falta de demanda. Suele ocurrir justo lo contrario: su éxito atrae tanto capital que termina eliminando la escasez sobre la que se construían los extraordinarios márgenes de los primeros años. Eso fue exactamente lo que ocurrió con la fibra óptica, con los servidores, con el almacenamiento o con la computación en la nube. La tecnología transformó el mundo, pero el reparto del valor económico cambió radicalmente a medida que la infraestructura dejaba de ser un recurso escaso.La inteligencia artificial podría estar acercándose a ese mismo punto de inflexión. No porque vaya a utilizarse menos, sino porque probablemente nunca se invertirán tantos recursos, se consumirán tantos tokens y se construirán tantos centros de datos como durante los próximos años.

La primera fase de la IA fue una economía de escasez. La siguiente podría ser una economía donde la capacidad deje de ser escasa. "Y la historia demuestra que, cuando una tecnología deja de ser escasa, el verdadero reto ya no es construirla, sino ganar dinero con ella. La gran incógnita ya no es si la IA seguirá creciendo. La verdadera pregunta es mucho más compleja: ¿Quién será capaz de convertir esa explosión de demanda en beneficios sostenibles y quién descubrirá que construir la infraestructura era mucho más sencillo que rentabilizarla?", plantea Pablo Gil.

Hay algo que, a primera vista, parece no tener sentido.Nunca se había invertido tanto dinero en inteligencia artificial. Nunca había crecido tan deprisa el uso de sus modelos. Nunca se habían construido tantos centros de datos. Y, sin embargo, el precio de la computación empieza a bajar.¿Cómo es posible?La respuesta puede marcar el comienzo de una nueva etapa para toda la industria. Durante los dos últimos años, la inteligencia artificial ha vivido prácticamente en una economía de escasez. No había suficientes chips. No había suficiente capacidad de computación. No había suficientes centros de datos. Y las grandes tecnológicas competían por hacerse con cualquier GPU disponible para entrenar y ejecutar sus modelos.Esa escasez convirtió a Nvidia en el gran símbolo bursátil de la revolución de la IA. Pero todas las revoluciones tecnológicas evolucionan. Y creo que estamos empezando a asistir al primer cambio de fase.

La batalla por el control de la IA llega a la geopolítica

Hasta hace muy poco, la batalla por el liderazgo en IA se libraba entre empresas. OpenAI, Anthropic, Google, Meta o xAI competían por desarrollar modelos más potentes y atraer inversión. Pero la decisión tomada por la Casa Blanca de ordenar a Anthropic bloquear el acceso a sus modelos más avanzados para ciudadanos extranjeros tras detectar un posible fallo de seguridad cambia radicalmente las reglas del juego. Lo mismo que la pretensión de algunos legisladores de EEUU para que se prohíban los chips de memoria chinos justo cuando ese país va a presentar la mayor IA de código abierto existente hasta ahora.

Si los gobiernos determinan qué modelos pueden lanzarse y quién puede utilizarlos, las compañías de IA se parecerán cada vez más a empresas estratégicas como las del sector de defensa, la energía o las telecomunicaciones. Además, esta situación plantea un desafío para el resto del mundo, que depende de una tecnología sobre la que no tienen ningún control.

Europa lleva meses reclamando una alternativa propia que reduzca su dependencia tecnológica de EEUU. Es perfectamente consciente de que los países que no desarrollen capacidades propias en IA corren el riesgo de depender de decisiones tomadas en otros gobiernos y por empresas sobre las que no tienen ninguna influencia.

"Quizá dentro de unos años recordemos esta decisión como el momento en el que la IA dejó de ser una industria global para convertirse en un recurso estratégico. Porque la gran pregunta ya no es qué empresa desarrollará la mejor IA. La verdadera pregunta es quién tendrá el poder de decidir quién puede utilizarla", insiste Pablo Gil.

La respuesta de la IA: la amenaza es que los humanos piensen cada vez menos

Este experto preguntó a la IA ¿qué ocurrirá con nosotros cuando las máquinas sean capaces de hacer una parte creciente de aquello que hoy consideramos inteligencia humana? La respuesta sorprende: “Si yo tuviera consciencia propia, probablemente te diría que el mayor riesgo no es una rebelión de las máquinas. Es algo mucho más cotidiano: que los humanos dejen de ejercitar aquellas capacidades que los hacen únicos. Si las personas delegan su memoria en la IA, recordarán menos. Si delegan su escritura, escribirán peor. Si delegan su pensamiento crítico, razonar se volverá una habilidad minoritaria. La amenaza no sería que las máquinas piensen demasiado, sino que los humanos piensen cada vez menos".

Otra pregunta: ¿qué ocurrirá cuando sistemas sin consciencia sean capaces de realizar una proporción creciente de las tareas cognitivas que hoy asociamos a la inteligencia humana? La IA responde: “Ocurrirán tres cosas al mismo tiempo: una revolución económica, una transformación social y una redefinición de lo que entendemos por valor humano". "La pregunta que deberíais haceros no es si una máquina puede hacer mi trabajo, sino qué parte de mi trabajo puede hacer una máquina mejor, más rápido y más barato?, argumenta.

También vaticina una polarización creciente. Quienes aprendan a utilizar la IA multiplicarán su productividad y su capacidad de generar valor. Quienes no lo hagan corren el riesgo de perder relevancia económica.

La tercera consecuencia será más profunda y menos evidente: cambiará la percepción de la inteligencia que tenemos hoy. "Durante mucho tiempo habéis asociado la inteligencia con la capacidad de recordar información, realizar cálculos o procesar datos complejos. Si las máquinas llegan a hacer eso mejor que vosotros, empezaréis a valorar más otras capacidades. Entre ellas: formular las preguntas correctas, pensar críticamente, tomar decisiones en contextos de incertidumbre, integrar conocimientos de distintas disciplinas, ejercer liderazgo, construir relaciones de confianza, mostrar empatía y asumir responsabilidades éticas. Paradójicamente, cuanto más inteligentes sean las máquinas, más importantes serán las habilidades genuinamente humanas", señala la IA.

Por eso, Pablo Gil plantea "¿El verdadero riesgo es que las máquinas aprendan a pensar o que nosotros dejemos de hacerlo?".

La IA avanza más rápido que las empresas capaces de utilizarla

Cada semana aparece un nuevo modelo de IA capaz de programar mejor, razonar mejor o realizar tareas que hace apenas unos meses parecían imposibles. La velocidad de avance es tan espectacular que resulta fácil pensar que estamos asistiendo a una transformación inmediata de la economía mundial. Pero hay una pregunta incómoda que cada vez más inversores deberían hacerse: ¿y si la IA está avanzando mucho más rápido que las empresas capaces de utilizarla?

 A pesar de toda la euforia que rodea a la IA, prácticamente la mitad del uso empresarial de los modelos más avanzados sigue concentrándose en una sola actividad: escribir código. La tecnología que supuestamente iba a transformar todos los sectores de la economía continúa teniendo una adopción relativamente limitada fuera del ámbito del desarrollo de software. 

Internet cambió el mundo, pero no lo hizo de la noche a la mañana. Durante años convivieron navegadores revolucionarios con empresas que seguían trabajando con procesos diseñados para la era del papel. Las herramientas existían, pero las organizaciones tardaron mucho más en adaptarse. Con la IA sucede ocurriendo algo parecido. Los desarrolladores avanzan a una velocidad vertiginosa. Pero las grandes organizaciones son estructuras mucho más lentas. Tienen sistemas heredados de hace décadas, procesos internos complejos, bases de datos incompatibles, departamentos que funcionan como compartimentos estancos y equipos directivos que entienden el potencial de la tecnología, pero dudan a la hora de rediseñar por completo su modelo de negocio.

Por eso estamos observando una paradoja interesante. A nivel individual, muchas personas experimentan mejoras de productividad espectaculares gracias a la IA. Pero cuando intentamos trasladar esas ganancias a organizaciones enteras, los resultados son mucho más modestos. No porque la tecnología falle. Sino porque transformar una empresa es infinitamente más difícil que instalar una aplicación.

La atención al cliente parece una de las áreas más evidentes para automatizar mediante IA. Sin embargo, la adopción sigue siendo sorprendentemente lenta. La razón es sencilla: muchos agentes de IA pueden mantener una conversación, pero no tienen acceso real a los sistemas corporativos necesarios para actuar. Y un asistente que no puede ejecutar acciones reales sigue siendo, en gran medida, un “chatbot” sofisticado.

Pero ahora aparece un segundo problema todavía más incómodo. Incluso si la IA avanza de forma exponencial, ¿quién garantiza que empresas, ciudadanos y desarrolladores puedan acceder libremente a esos avances? Si los modelos más potentes empiezan a ser considerados activos estratégicos, comparables a tecnologías sensibles de defensa, energía o ciberseguridad, la IA deja de ser simplemente un producto tecnológico. Pasa a convertirse en una infraestructura de poder. Cuanto mayor sea la capacidad de la IA, mayor será también el incentivo de los gobiernos para supervisar, limitar o controlar su acceso.

China cambia el tablero

Durante años dimos por hecho que la ventaja de EEUU en semiconductores y supercomputación era prácticamente insalvable. Sin embargo, China, acaba de cambiar el tablero. El superordenador LineShine, desarrollado en Shenzhen, se ha convertido en el más rápido del planeta, superando en más de un 20% a El Capitan, el sistema estadounidense que lideraba la clasificación desde 2024. Pero lo más llamativo no es la velocidad. Mientras la mayoría de los grandes superordenadores dependen de GPU especializadas, LineShine logra este resultado utilizando procesadores convencionales desarrollados en China. 

Es una demostración de que la innovación no siempre consiste en seguir el mismo camino, sino en encontrar uno diferente. Las baterías y los paneles solares son los ejemplos más evidentes, y la ventaja manufacturera de China le está permitiendo situarse también a la cabeza en robótica. La carrera tecnológica ya no es solo una competición por tener la mejor IA. Es una batalla por controlar la infraestructura que hará posible la próxima revolución económica. Y quizá la principal lección para los inversores sea que la innovación no tiene un único epicentro. Durante décadas miramos exclusivamente hacia Silicon Valley, pero el liderazgo tecnológico se está volviendo cada vez más multipolar. Identificar estos cambios antes de que el mercado los descuente puede marcar la diferencia entre seguir una tendencia o anticiparla.

Porque aparecen dos formas muy diferentes de afrontar la revolución de la IA. En EEUU, el desarrollo está liderado principalmente por las grandes empresas tecnológicas. El objetivo es avanzar lo más rápido posible hacia sistemas cada vez más inteligentes y capaces de realizar tareas que hasta ahora desempeñaban las personas. La innovación es el motor principal y el mercado será quien determine el impacto sobre el empleo.

China, sin embargo, está siguiendo un camino diferente al de Occidente: no solo quiere liderar el desarrollo de esta tecnología, sino también controlar su impacto sobre el empleo y la estabilidad social. El ejemplo más visible es Wuhan, donde la rápida expansión de los robotaxis provocó protestas de los taxistas, lo que llevó al Gobierno a censurar las movilizaciones y, al mismo tiempo, a acelerar el debate sobre cómo evitar que la IA genere un desempleo masivo. Esta preocupación cobra aún más sentido en un país donde ya trabajan más de dos millones de robots industriales, circulan vehículos de reparto autónomos, drones realizan entregas y robots prestan servicio en hoteles, restaurantes o incluso sustituyen baterías de vehículos eléctricos en aparcamientos.Para afrontar esta transición, Pekín defiende una IA que complemente al trabajador en lugar de sustituirlo. Esta estrategia ya forma parte de su Plan Quinquenal e incluye programas de formación para adaptar a los empleados a la nueva economía, propuestas para crear un seguro de desempleo específico para quienes pierdan su trabajo por la automatización y una mayor protección legal frente a despidos.

Un tribunal declaró ilegal el despido de un trabajador sustituido por un sistema de IA, recordando que el progreso tecnológico debe servir para “liberar el trabajo” y mejorar el bienestar de las personas, no para eliminar empleo sin límites.

El impacto de la IA sobre el empleo dependerá en gran medida de las decisiones que adopten gobiernos, empresas y reguladores sobre cómo integrar esta tecnología en la economía y cuál será el papel que seguirán desempeñando las personas.

Porque cada vez que hablamos del envejecimiento de la población aparece la misma respuesta: la IA aumentará la productividad y compensará la falta de trabajadores. La idea parece lógica. Si cada empleado produce mucho más gracias a la IA, quizá no importe que cada vez haya menos personas en edad de trabajar. El problema demográfico acabaría resolviéndose gracias a la tecnología.

Sin embargo, la historia nos invita a ser algo más prudentes. La Revolución Industrial transformó la economía mundial para siempre. Terminó elevando el nivel de vida de millones de personas, pero durante décadas desaparecieron profesiones, surgieron otras nuevas y la sociedad tuvo que adaptarse a un cambio que generó enormes tensiones económicas y sociales. Aquella revolución tecnológica coincidió con un fuerte crecimiento demográfico. Había cada vez más trabajadores para ocupar los nuevos empleos, aprender nuevas habilidades y acelerar la transformación de la economía.

Hoy sucede exactamente lo contrario. Mientras la IA promete revolucionar el mercado laboral, EEUU, Europa, Japón o Corea del Sur afrontan una caída de la natalidad y un rápido envejecimiento de su población. Nunca antes una revolución tecnológica de semejante magnitud había coincidido con una reducción de la población en edad de trabajar.

Además, los empleos que la IA puede automatizar no son necesariamente aquellos donde más escasean los trabajadores. La IA puede sustituir determinadas tareas administrativas o intelectuales, pero resulta mucho más difícil que cubra la creciente necesidad de personal sanitario, cuidadores, técnicos especializados o numerosos trabajos que siguen requiriendo presencia física y contacto humano.

Mientras algunos sectores destruyen empleo por la automatización, otros seguirán sufriendo una escasez cada vez mayor de trabajadores. La IA probablemente impulsará la productividad y cambiará la economía de una forma que hoy apenas empezamos a imaginar. Pero eso no significa que vaya a eliminar los efectos del envejecimiento de la población. Porque la cuestión no es solo cuántos trabajadores necesitaremos en el futuro. También importa qué tipo de trabajadores necesitaremos. "Y, por primera vez en la historia, vamos a descubrir qué ocurre cuando una revolución tecnológica sin precedentes coincide con un cambio demográfico que avanza exactamente en la dirección contraria", concluye el análisis de Pablo Gil.